Featured

Redis 作为一个单线程高性能的内存缓存 Server 而被人熟知。作为一个典型的 Reactor 式网络应用，Redis 能够达到如此高的性能，必然要依靠足够可靠的事件循环库。 Redis 内置了一个高性能事件循环器，叫做 AE。其定义和实现可以在 ae*.h/cpp 这些文件中找到。

AE 本身就是 Redis 的一部分，所以整体设计原则就是够用就行。也正因为这个背景，AE 的代码才可以简短干净，非常适合阅读和学习。

本文将基于 Redis 5.0.6 的源码分析下其事件循环器 (AE) 的实现原理。

同时本人也提供了一个 Redis 注释版，用以辅助理解 Redis 的源码。

Filebeat 是使用 Golang 实现的轻量型日志采集器，也是 Elasticsearch stack 里面的一员。本质上是一个 agent，可以安装在各个节点上，根据配置读取对应位置的日志，并上报到相应的地方去。

Filebeat 的可靠性很强，可以保证日志 At least once 的上报，同时也考虑了日志搜集中的各类问题，例如日志断点续读、文件名更改、日志 Truncated 等。

Filebeat 并不依赖于 Elasticsearch，可以单独存在。我们可以单独使用 Filebeat 进行日志的上报和搜集。filebeat 内置了常用的 Output 组件, 例如 kafka、Elasticsearch、redis 等。出于调试考虑，也可以输出到 console 和 file。我们可以利用现有的 Output 组件，将日志进行上报。

当然，我们也可以自定义 Output 组件，让 Filebeat 将日志转发到我们想要的地方。

filebeat 其实是 elastic/beats 的一员，除了 filebeat 外，还有 HeartBeat、PacketBeat。这些 beat 的实现都是基于 libbeat 框架。

本主题为系列文章，分上下两篇。本文主要介绍 time/rate 的具体使用方法，另外一篇文章 《Golang 限流器 time/rate 实现剖析》 则着重介绍其内部实现原理。

限流器是后台服务中的非常重要的组件，可以用来限制请求速率，保护服务，以免服务过载。 限流器的实现方法有很多种，例如滑动窗口法、Token Bucket、Leaky Bucket 等。

其实 Golang 标准库中就自带了限流算法的实现，即 golang.org/x/time/rate。该限流器是基于 Token Bucket (令牌桶) 实现的。

简单来说，令牌桶就是想象有一个固定大小的桶，系统会以恒定速率向桶中放 Token，桶满则暂时不放。 而用户则从桶中取 Token，如果有剩余 Token 就可以一直取。如果没有剩余 Token，则需要等到系统中被放置了 Token 才行。

libco 是微信后台开发和使用的协程库，同时也是极少数的直接将 C/C++ 协程运用到如此大规模的生产环境中的案例。

在 《云风 coroutine 协程库源码分析》 中，介绍了有栈协程的实现原理。相比云风的 coroutine，libco 在性能上号称可以调度千万级协程。 从使用上来说，libco 不仅提供了一套类 pthread 的协程通信机制，同时可以零改造地将三方库的阻塞 IO 调用进行协程化。

本文将从源码角度着重分析 libco 的高效之道。

在正式阅读本文之前，如果对有栈协程的实现原理不是特别了解，建议提前阅读 《云风 coroutine 协程库源码分析》。

同时，我也提供了 libco 注释版，用以辅助理解 libco 的源码

C++11 中推出了三种智能指针，unique_ptr、shared_ptr 和 weak_ptr，同时也将 auto_ptr 置为废弃 (deprecated)。

最近在写 C++ 时，有这样一个代码需求：在 lambda 中，将一个捕获参数 move 给另外一个变量。 看似一个很简单常规的操作，然而这个 move 动作却没有生效。

具体代码如下：

std::vector<int> vec = {1,2,3};

auto func = [=](){
    auto vec2 = std::move(vec);
    std::cout << vec.size() << std::endl; // 输出：3
    std::cout << vec2.size() << std::endl; // 输出：3
};

代码可在 wandbox 运行。

我们期望的是，将对变量 vec 调用 std::move 后，数据将会移动至变量 vec2, 此时 vec 里面应该没有数据了。但是通过打印 vec.size() 发现 vec 中的数据并没有按预期移走。

这也就意味着，构造 vec2 时并没有按预期调用移动构造函数，而是调用了拷贝构造函数。

为什么会造成这个问题呢, 我们需要结合 std::move 和 lambda 的原理看下。（最终的解决方案可以直接看 这里）

随着 Golang 的兴起，协程尤其是有栈协程 (stackful coroutine) 越来越受到程序员的关注。协程几乎成了程序员的一套必备技能。

云风实现了一套 C 语言的协程库，整体背景可以参考其 博客。

这个协程库非常轻量级，一共也才 200 多行代码，使用上更贴近于 lua 的写法（众所周知，云风是知名的 lua 粉)。整体基于 ucontext 和共享栈模型实现了有栈协程，代码质量毋庸置疑，本文将详细剖析该协程库的实现原理。

同时，我也提供了 coroutine 注释版，辅助大家理解 coroutine 的代码。

在进行 Linux 网络编程开发的时候，免不了会涉及到 IO 模型的讨论。《Unix 网络编程》一书中提到的几种 IO 模型，我们在开发过程中，讨论最多的应该就是三种： 阻塞 IO、 非阻塞 IO 以及 异步 IO。

本文试图理清楚几种 IO 模型的根本性区别，同时分析了为什么在 Linux 网络编程中最好要用非阻塞式 IO。

在客户端开发中，往往会有一些功能对时间要求比较严格，客户端需要获取到当前最准确的时间。但由于客户端环境多种多样，我们无法保证直接在客户端设备上获取到的时间是最准确的时间。 对于某些问题设备来说，设备时间与比当前实际的时间差了几个小时，甚至几天的情况都存在。倘若某功能依赖于当前时间，而客户端所提供的时间不准，就往往会给客户造成一些困扰。

那么，客户端如何能够获取到当前最准确的时间呢？

muduo 是 陈硕 大神个人开发的 C++ 的 TCP 网络编程库。muduo 基于 Reactor 模式实现，Reactor 模式也是目前大多数 Linux 端高性能网络编程框架和网络应用所选择的主要架构，例如 Redis 和 Java 的 Netty 库等。

陈硕的《Linux 多线程服务器端编程》一书对 muduo 整个架构进行了非常详尽的介绍和分析，可以说是学习 muduo 源码和设计理念最好的资料了。

而本文则主要是从源码角度辅助理解整个 muduo 的实现，同时也姑且算是对 muduo 的一个小小的补充。

同时我也提供了一个 muduo 注释版，用以辅助理解 muduo 的源码。

最近我用 Golang 开发了一个可以将数据库每张表的各个列信息转化成文档的小工具。开发的缘由是因为写后端时，经常需要为数据库写说明文档，对于稍微有些规模的项目来说，就动辄几十张上百张数据表，开发人员在文档中不断的写各个列的列名、类型、描述实在是无聊、枯燥和苦不堪言。所以就有了这个小工具的诞生。

项目地址在 这里

4 月 9 号，在武汉参加了人生第一次半程马拉松，风里雨里的 21.0975 公里。虽然已时隔一周，但想到那天一路的奔跑、疲惫、欣喜，还是想记记这半马的流水账。

BloomFilter（布隆过滤器）是一种可以高效地判断元素是否在某个集合中的算法。

在很多日常场景中，都大量存在着布隆过滤器的应用。例如：检查单词是否拼写正确、网络爬虫的 URL 去重、黑名单检验，微博中昵称不能重复的检测等。