ebpf是一种创新的革命性技术，它能在内核中运行沙箱程序， 而无需修改内核源码或者加载内核模块。将 Linux 内核变成可编程之后，就能基于现有的（而非增加新的）抽象层来打造更加智能、 功能更加丰富的基础设施软件，而不会增加系统的复杂度，也不会牺牲执行效率和安全性。
BPF的第一个版本在1994年问世。我们在使用tcpdump工具编写规则的时候其实就使用到它了，该工具用于查看或”嗅探”网络数据包。
Uber工程师对真实世界并发问题的研究
今天Uber工程师放出一篇论文(A Study of Real-World Data Races in Golang)，作者是Uber的工程师Milind Chabbi和Murali Krishna Ramanathan，他们负责使用Go内建的data race detector在Uber内的落地，经过6个多月的研究分析，他们将data race detector成功落地，并基于对多个项目的分析，得出了一些有趣的结论。
最常用的架构模式
观其设计知其人
A MAN is KNOWN by the DESIGN he keeps
原文:Most Useful Software Architecture Patterns by Shadman Jamil
经典并发问题： 理发店的故事
马上就二月二了，理发店就要忙活起来了，托尼、凯文、艾伦等老师的理发剪磨刀霍霍，把椅子擦亮，准备各位顾客的到来。
Sleeping barber problem是一个经典的goroutine交互和并发控制的问题，可以很好的用来演示多写多读的并发问题(multiple writers multiple readers)。
pyroscope: 一个简单易用的持续剖析平台
开发人员常常需要跟踪生产环境中的应用程序的性能瓶颈，并试图找出造成瓶颈的根本原因。要做到这一点，他们通常会通过日志来收集这些信息。不幸的是，这种方法可能会很耗时，而且无法提供有关潜在问题的足够详细的信息。
一种现代且更先进的方法是应用和使用profiling技术和工具，突出显示最慢的应用程序代码和消耗大部分资源（如CPU和内存）的方法。持续分析(Continuous profiling)是在生产环境中持续 收集应用程序性能数据，并将这些数据提供给开发人员进行深入分析的过程。
通过，我们通过采集程序的指标，生成一个概要文件(Profile)进行单次的分析。Go语言提供了pprof工具，可以很方便的生成profile文件。你可以通过程序调用runtime/pprof生成CPU、Heap等概要文件，也可以使用net/http/pprof集成到web应用程序中，通过go tool pprof工具在命令行或者web页面中进行分析。
有时候，我们不能及时的进行pprof分析，故障可能消失了或者程序已经crash了。另外我们可能需要不同时段的profile进行对比，进行比较才能发现问题，比如内存泄露的问题。这个时候持续分析(continuous profiling)就很重要了。很多云服务厂商都提供持续分析的功能，比如Go Continuous Profiler | Datadog、Cloud Profiler | Google Cloud、Amazon CodeGuru Profiler等。
