木之陽兮 卿云烂兮

1. 启动服务时，无所谓使用sync还是await，执行时语句都是非阻塞的，那么它们的意义是什么？

   1	server.bind().await().channel().closeFuture().sync(); //这么做的意义是什么

都是阻塞当前线程，等待直到前面任务所在的线程结束。异步操作失败时，sync会抛出异常，而await()不会抛出异常，调用closeFuture().sync()之后，线程才会阻塞在当前的位置

读取文件流等操作中，通常通过 if err == io.EOF 判断文件流是否终止，此时退出循环。
通常文件中err == io.EOF时，此时读取的字节一般为0，但是在gzip.Reader中，读取到文件结尾时，err != nil且 read != 0，what…和python、java的习惯有点不一样啊，看样子在处理时不能遗漏最后一个读取出来的字节，所以还是把doSomeThing放到Read结束之后立即操作吧。

Linux/MacOS中的xargs命令可以通过-P参数，利用机器的多核进行操作，堪称神器：

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# 4个进程并行压缩文件夹下的所有文件
ls |xargs -I{} -P 4 gzip "{}"

当然xargs只能利用本机的资源，如果想同时利用多台计算机进行并行的操作时，就要用到 gnu/parallel了，安装paralle的方式：

• mac brew install paralle
• ubuntu sudo apt-get install parallel

通常地，xargs和parallel的命令非常相似：

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ls |xargs -I{} -P 4 gzip "{}"
ls |parallel -I{} -j4  gunzip "{}"

ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等都是大家耳熟能详的消息队列，了解消息队列的原理，我们也可以尝试构建一个自己的消息队列。

从消息队列的功能上思考 - 生产者创建一条消息流，通过http或tcp协议传输到消息队列中；消息队列对数据流进行处理，在适当的时机发送给合适的消费者；消费者接收处理消息后，将处理结果反馈给消息队列服务。简而言之，消息队列作为中间人，为生产者和消费者架起数据流传输的桥梁，使生产者和消费者之间无需关注自己在和谁交换数据，整个过程都是异步的。

南昌 -> 西宁 - 丽江 - 玉龙雪山 - 泸沽湖 - 大理 - 西双版纳 -> 南昌，我们五人13天，从西北到西南，
从青藏到云贵，抓着毕业的小尾巴，必须好好浪一波~

在最近的开发及原有方案的改良中，一个feture就是加快对GB级大文件的读取和计算MD5的速度。这是一个IO密集和CPU密集的耗时操作，
在无法硬性提高CPU的条件下，我考虑从IO上如何提高速率。

1. 超大文件的MD5计算，需要分段将文件中的内存更新到MessageDigest中。（注：MessageDigest的实例不能共享，CSDN等博客上介绍MD5计算的demo，将MessageDigest设置为单例模式，单线程计算一个文件的MD5不会出错，多线程计算就会出问题了。）
2. Java的NIO中提供了内存映射，通过将文件的一部分映射到内存中，可以一定程度地提高IO速率，从提高整体的效率。使用NIO的内存映射需要注意
   内存的释放（之前未释放内存，在100GB级的文件测试中，抛出了OOM错误）。
   Read more »

RX-* 系列的库是一款开源的并发流程控制的框架，有多种语言的实现[1]。用户可以通过它使用流式的编程风格，写出高可读性的并发流程控制代码。以下是针对RX-Java中，observable的各种变换（如map、flatmap）的内部实现的分析。

从公司回来，到明天的毕业图像采集，差不多满满一个月了。

从南昌火车站下车，坐232回到麦庐，再从菊圃路口懒洋洋地走到学校后门，如此熟悉的小路，如此熟悉的灯光，也许后面的日子里，我能重复走过的次数屈指可数了。

本来从北京回来时就想写一些东西，然而一直在折腾Linux环境之类的东西拖到了现在。这一个月里，脑海中频频地回荡着在京城的三个月时光。七月中旬到GeneDock实习，十月中旬返校，这期间经历了许许多多的事情，在学习、在心智、在眼界，都有不小的收获。

volatile关键字:　使用volatile关键字修饰的的变量，总能“看到”任意线程对它最后的写入，即总能保证任意线程在读写volatile修饰的变量时，总是从内存中读取最新的值。以下是volatile在内存中的语义实现及同步的原理。

一：接触内存模型

Java中的实例、静态变量以及数组都存储在堆内存中，可在线程之间共享。而Java进程间通信由Java内存模型（JMM）控制，JMM可以决定共享变量的写入何时对另一个线程可见。（从JDK5开始，Java使用JSR-133内存模型，从该规定开始，即使是在32位的机器上，一个64位的double/long的读操作也必须满足原子性）

一直听说Nginx的强大，它不仅可以作为Web服务器，按照调度规则实现动态、静态页面的分离；还可以作为反向代理服务器，构建服务集群，按轮询、权重等多种方式对后端服务器做负载均衡。以及自动剔除因故障负载均衡列表中宕机的服务器。这两天折腾了一下Nginx的安装、配置，并通过Docker模拟出Nginx在多服务器提供服务的状态下的负载均衡。