Context 是 Go 中一个比较独特而常用的概念，用好了往往能事半功倍。但如果不知其然而滥用，则往往变成 “为赋新词强说愁”，轻则影响代码结构，重则埋下许多bug。
Golang 使用树形派生的方式构造 Context，通过在不同过程 [1] 中传递 deadline 和 cancel 信号，来管理处理某个任务所涉及到的一组 goroutine 的生命周期，防止 goroutine 泄露。并且可以通过附加在 Context 上的 Value 来传递/共享一些跨越整个请求间的数据。
Context 最常用来追踪 RPC/HTTP 等耗时的、跨进程的 IO 请求的生命周期，从而让外层调用者可以主动地或者自动地取消该请求，进而告诉子过程回收用到的所有 goroutine 和相关资源。
Context 本质上是一种在 API 间树形嵌套调用时传递信号的机制。本文将从接口、派生、源码分析、使用等几个方面来逐一解析 Context。
早对 LevelDB 有所耳闻，这次心血来潮结合一些资料粗略过了遍代码，果然名不虚传。如果你对存储感兴趣、如果你想优雅使用C++、如果你想学习如何架构项目，都推荐来观摩一下。更何况作者是 Sanjay Ghemawat 和 Jeff Dean 呢。
看过一遍如果不输出点什么，以我的记性，定会很快抛诸脑后。便想写点东西说说 LevelDB 之妙，但又不想走寻常路，从架构概览说起，以模块分析做合。读代码的这些天，一直在盘算从哪下笔比较好。在将将读完之时，印象最深的反而是 LevelDB 的各种精妙的数据结构：贴合场景、从头构建、剪裁得当、代码精到。不妨， LevelDB 系列就从这些边边角角的小构件开始吧。
本系列主要想分享 LevelDB 中用到的三个工程中常用的经典数据结构，分别是用以快速读写 memtable 的 Skip List、用以快速筛选 sstable 的 Bloom Filter 和用以部分缓存 sstable 的 LRUCache 。这是第一篇，Skip List。
LevelDB 是一个单机的 KV 存储引擎。KV 引擎在本质上可认为只提供对数据条目（key，val） Put(key, val), Get(key) val, Delete(key) 操作的三个接口。而在实现上，LevelDB 在收到删除请求时不会真正删除数据，而是为该 Key 写一个特殊标记，以备读取时发现该 Key 不存在，从而将 Delete 转为 Put ，进而将三个接口简化为两个。砍完这一刀后，剩下的就是在 Put 和 Get 间进行性能取舍，LevelDB 的选择是：牺牲部分 Get 性能，换取强悍 Put 性能，再极力优化 Get。
我们知道，在存储层次体系（Memory hierarchy）中，内存访问远快于磁盘，因此 LevelDB 为了达到目标做了以下设计：
为了保证写入性能，同时优化读取性能，需要内存中的存储结构能够同时支持高效的插入和查找。
之前听说 LevelDB 时，最自然的想法，以为该内存结构（memtable）为是平衡树，比如红黑树、AVL 树等，可以保证插入和查找的时间复杂度都是 lg(n)，看源码才知道用了跳表。相比平衡树，跳表优势在于，在保证读写性能的同时，大大简化了实现。
此外，为了将数据定期 dump 到磁盘，还需要该数据结构支持高效的顺序遍历。总结一下 LevelDB 内存数据结构（memtable）需求点：
Dynamo 是一个高可用的 KV 存储系统。为了保证高可用和高性能，Dynamo 采用了最终一致性模型，它对开发人员提供一种新型 API，使用了版本机制，并通过用户侧辅助解决冲突。Dynamo 目标是提供不间断的服务，同时保证性能和可扩展性。由于亚马逊大量采用了去中心化、高度解耦微服务架构，因此对微服务状态的存储系统的可用性要求尤其高。
S3 （Simple Storage Service）是 Amazon 另一款有名的存储服务，虽然也可以理解为 KV 存储，但它和 Dynamo 的目标场景并不一致。S3 是面向大文件的对象存储服务，主要存储二进制文件，不提供跨对象的事务。而 Dynamo 是一款面向小文件的文档存储服务，主要存储结构化数据（如 json），并且可以对数据设置索引，且支持跨数据条目的事务。
相对于传统的关系型数据库，Dynamo 可以认为是只提供主键索引，从而获取更高的性能和更好的扩展性。
为了实现可扩展性和高可用性，并保证最终一致性，Dynamo 综合使用了以下技术：
实现上来说，Dynamo 有以下特点：
儿时初学“让我们荡起双桨”，只感觉旋律朗朗；年岁稍长，偶尔哼起，三言两语，味出千万意境；后来，求学帝都，游北海，正是“湖面倒映着美丽的白塔，四周环绕着绿树红墙”，光阴荏苒，不变的是文字的生命力。
歌词为乔羽先生所做，很多脍炙人口的名作皆出自其手：《我的祖国》、《难忘今宵》、《爱我中华》。词分三段，层层递进。第一段写划船之景，寥寥几句，首尾勾连、推近及远、勾勒出四合景象。第二段写欢快之情，童真昂扬，心情轻快，描绘出饱满的童趣。第三段继而升华，设问如此美景、如此生活、如此时代，如何得来？尔后戛然而止，语已尽而意无穷。
MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料，之前跟过一半这门课，今年打算刷一下视频，写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论：容错、备份、一致性为脉络，以精选的工业级系统论文为主线，再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验，贯通学术理论和工业实践，实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频: Youtube，B站。课程资料：6.824主页。本篇是第五节课笔记，包括两部分：第一部分由一个助教讲了 lab2 中将会用到的一些 go 的源语、设计模式和实践技巧，包括内存模型、goroutine和闭包、时间库、锁、条件变量、channel、信号、并行和一些常用工具等等。第二部分是由另两个助教梳理了下 raft 中常遇到的一些 bug 和调试方法。
MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料，之前跟过一半这门课，今年打算刷一下视频，写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论：容错、备份、一致性为脉络，以精选的工业级系统论文为主线，再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验，贯通学术理论和工业实践，实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频: Youtube，B站。课程资料：6.824主页。本篇是第四节课笔记，VM-FT。
如何定义？在其他电脑看来，停止对外提供服务。
通过备份/副本（Replication）
可以解决：宕机（fail-stop），比如 CPU 过热而关闭、主机或者网络断电、硬盘空间耗尽等问题。
不能解决：一些相关联（correlated，主副本机器会同时存在）的问题，比如软件 Bug、人为配置问题
主从备份可以工作的一个假设是，主从机器的出错概率需要时独立的。
比如说：同一批次机器、同一个机架上的机器，出错概率就存在强正相关特性。
需要对业务场景和所需费用考量，是否真的需要进行 Replica。比如银行数据就需要多备份，而课程网站可能并不需要。
充分利用现代存储 SSD 的性能，在提供同样 API 的情况下，显著降低 LSMTree 的读写放大，以提高其性能。
在传统磁盘上，顺序 IO 的性能大概是随机 IO 的 100 多倍，LSMTree 基于此，将海量 KV 的随机读写实现为内存随机读写+顺序刷盘+定期归并（compact），以提高读写性能，尤其适用于写多于读且时效性比较强（最近数据最常访问）的场景。
博客本来用的是 github pages，但貌似由于百度爬虫太疯狂，被 github 给 ban 掉了。根据 marketmechian 的数据，在中国大陆搜索引擎界，百度还是占了半壁江山：
而作为一个中文博客，还是希望能够被更多的国内用户看到，因此一直在寻求一个使得百度爬虫自动爬取博客的方法。偶然间在浏览博客时，看到了有人在推荐 zeit.co 这个托管平台，使用了下，发现真是个非常棒的静态代码托管+CI Serverless Function 平台，在这里推荐给大家。
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存储（Storage）是一个非常关键的抽象，用途广泛。
GFS 论文还提到了很多关于容错、备份和一致性的问题。
GFS 本身是 Google 内部一个很成功的实用系统，其关键点被很好的组织到一块发表成为了学术论文，从硬件到软件，涵盖了很多问题，值得我们学习。
想详细了解 GFS，也可以看我之前的 GFS 论文笔记。
MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料，之前跟过一半这门课，今年打算刷一下视频，写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论：容错、备份、一致性为脉络，以精选的工业级系统论文为主线，再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验，贯通学术理论和工业实践，实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频: Youtube，B站。课程资料：6.824主页。本篇是第二节课笔记，RPC 和线程。
MIT 今年终于主动在 Youtube 上放出了随堂视频资料，之前跟过一半这门课，今年打算刷一下视频，写写随堂笔记。该课程以分布式基础理论：容错、备份、一致性为脉络，以精选的工业级系统论文为主线，再填充上翔实的阅读材料和精到的课程实验，贯通学术理论和工业实践，实在是一门不可多得的分布式系统佳课。课程视频: Youtube，B站。课程资料：6.824主页。本篇是第一节课笔记，绪论。
构建分布式系统的原因：
分布式系统面临的挑战：