原文: TCP Socket Implementation On Golang by Gian Giovani.

译者注: 作者并没有从源代码级别去分析Go socket的实现，而是利用strace工具来反推Go Socket的行为。这一方法可以扩展我们分析代码的手段。
源代码级别的分析可以看其实现: net poll,以及一些分析文章:The Go netpoller, The Go netpoller and timeout

Go语言是我写web程序的首选， 它隐藏了很多细节，但仍然不失灵活性。最新我用strace工具分析了一下一个http程序，纯属手贱但还是发现了一些有趣的事情。

下面是strace的结果：

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% time     seconds  usecs/call     calls    errors syscall
------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------
 91.24    0.397615         336      1185        29 futex
  4.13    0.018009           3      7115           clock_gettime
  2.92    0.012735          19       654           epoll_wait
  1.31    0.005701           6       911           write
  0.20    0.000878           3       335           epoll_ctl
  0.12    0.000525           1       915       457 read
  0.02    0.000106           2        59           select
  0.01    0.000059           0       170           close
  0.01    0.000053           0       791           setsockopt
  0.01    0.000035           0       158           getpeername
  0.01    0.000034           0       170           socket
  0.01    0.000029           0       160           getsockname
  0.01    0.000026           0       159           getsockopt
  0.00    0.000000           0         7           sched_yield
  0.00    0.000000           0       166       166 connect
  0.00    0.000000           0         3         1 accept4
------ ----------- ----------- --------- --------- ----------------
100.00    0.435805                 12958       653 total

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google/pprof是一个性能可视化和分析工具，由Google的工程师开发。虽然自称不是Google官方的工具，但是项目挂在google的team下，而且还在Google其它项目中得到应用，是非常好的一个性能剖析工具。

go tool pprof 复制了一份google/pprof的代码， 封装了一个golang的工具，用来分析Go pprof包产生的剖析数据,也就是最终数据的处理和分析还是通过gogole/pprof来实现的。

这样，你至少就用两种方式来分析Go程序的 pprof数据：

1. go tool pprof : Go封装的pprof的工具
2. pprof: 原始的pprof工具

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最近在设计一个多分区多副本的消息系统，以前对kafka有一些了解，在阅读了阿里的RocketMQ、小米的Pegasus等分布式系统后，再仔细阅读的kafka的复制设计，整理出本篇文档，可以和其它系统做一个对比。

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：

1. 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
2. 高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
3. 支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
4. 支持流式处理。

7年过去了， kafka已经成为一个羽翼丰满的发布订阅平台、消息存储、流处理的工具。财富500强企业中有三分之一的公司使用了kafka平台。也就是在昨天(2017年11月1日)，kafka发布了它的1.0.0版本。

本文主要参考了Jun Rao(饶军)的Intra-cluster Replication in Apache Kafka, Jun Rao毕业于清华大学，哥读到博士，后来在IBM、LinkedIn工作，在LinkedIn期间任Kafka组的技术leader。2014年Kafka一帮人成立了Confluent公司，推广Kafka的商业应用，Jun Rao是共同创始人。

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最近需要将一个项目的master分支用另一个分支完全替换， 查找了相关资料，最后追溯到stackoverflow上的一个提问: How to replace master branch in git, entirely, from another branch？。

网友给出了两种方案。

假设需要将seotweaks分支替换成master。

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git checkout seotweaks
git merge -s ours master
git checkout master
git merge seotweaks

-s ours是--strategy=ours的简写。

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如果上面的操作有问题， 还可以使用下面这个方法：

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git branch -m master old-master
git branch -m seotweaks master
git push -f origin master

-m用来重命名分支。

This might remove commits in origin master。

git cmd

翻译自 Kafka/Confluent 公司的工程师 Travis Jeffery 的文章: How Kafka’s Storage Internals Work。

通过本文我会帮助你理解Kafka是如何存储它的数据的。
对于调优Kafka的性能以及了解broker配置实际是干什么的， 了解Kafka的存储很有用。 我受Kafka的简单性的启发， 用我所学开始实现一个Go的Kafka: jocko。

那么， Kafka存储内部是如何工作的呢？

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自 Go 1.5开始， Go的GOMAXPROCS默认值已经设置为 CPU的核数， 这允许我们的Go程序充分使用机器的每一个CPU,最大程度的提高我们程序的并发性能， 而且，在大部分情况下， 我们并不会去设置这个参数。因为默认值已经足够好了， 以至于fasthttp的作者valyala提议禁止runtime.GOMAXPROCS设置这个数值, 对于所有的case, GOMAXPROCS默认值是否是最好的值呢？

badger的作者Manish Rai Jain就遇到了这样一个问题。

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大家好，给大家介绍一下， 新晋的高性能的 K/V数据库: badger。

这是 dgraph.io开发的一款基于 log structured merge (LSM) tree 的 key-value 本地数据库， 使用 Go 开发。

事实上，市面上已经有一些知名的基于LSM tree的k/v数据库， 比如 leveldb、goleveldb、rocksdb、boltdb, 可是为什么还要创造新的轮子呢。我们不妨从LSM说起。

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备用，不解释

socks5 to http proxy

1、 首先安装 polipo, 设置parent proxy to Ss:

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apt-get install polipo
service polipo stop
polipo socksParentProxy=localhost:1080 &

macosx运行

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brew install polipo
polipo socksParentProxy=localhost:1080 &

设置全局http proxy:

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http_proxy=http://localhost:8123 apt-get update
http_proxy=http://localhost:8123 curl www.google.com
http_proxy=http://localhost:8123 wget www.google.com

对于git:

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git config --global http.proxy 127.0.0.1:8123
git clone https://github.com/xxx/xxx.git
git xxx
git xxx
git config --global --unset-all http.proxy

glide mirror

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$ rm -rf ~/.glide
$ mkdir -p ~/.glide
$ glide mirror set https://golang.org/x/mobile https://github.com/golang/mobile --vcs git
$ glide mirror set https://golang.org/x/crypto https://github.com/golang/crypto --vcs git
$ glide mirror set https://golang.org/x/net https://github.com/golang/net --vcs git
$ glide mirror set https://golang.org/x/tools https://github.com/golang/tools --vcs git
$ glide mirror set https://golang.org/x/text https://github.com/golang/text --vcs git
$ glide mirror set https://golang.org/x/image https://github.com/golang/image --vcs git
$ glide mirror set https://golang.org/x/sys https://github.com/golang/sys --vcs git

本文转自饿了么的高级架构师陈东明(cadem)发布于云栖社区的文章: KV存储的对比。作者还整理了另外一篇文章: 存储系统的分类,列举了常见的一些kv存储模型和实现。

最近对各种KV存储进行一个比较，从存储引擎到存储引擎的类型，到单机版的kvstore，再到分布式kvstore集群。

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Monad 函数式编程中的一个概念， 在 Haskell 和 Scala 语言中用的比较多。

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