Spanner是谷歌开发的一款可扩展的、全球分布式的数据库，其复制技术可以用来服务于全球可用性和地理局部性。
其提供了几个特性：
在数据的副本配置方面，应用可以在一个很细的粒度上进行动态控制。应用可以详细规定哪些数据中心包含哪些数据，数据距离用户有多远（控制用户读取数据的延迟），不同数据副本之间距离有多远（控制写操作的延迟...
有用户反应在系统刚启动时的请求耗时会比较长，所以针对这个问题进行了调研。了解到了tcp的slow start特性，并对此进行了测试。
将测试分为同机房测试和跨机房测试。
使用get operation, value=1kB大小，使用c3 client to c...
在Google公司内部，对于海量索引数据的创建和实时更新是必须面对的问题。Map Reduce解决了海量索引数据的批量创建问题，但是却不能支持对增量数据的实时更新，每次需要对全量索引数据进行一次重新创建。并且由于文档在Google上能否被检索到取决于全量索引的创建时间，因此导致其被检索到的时间间隔较长。
...在分布式事务中，不能简单的向所有节点发送提交请求，然后各个节点去独立的执行事务提交。例如：
某些节点检测到违反约束或者冲突因而决定终止，而其他节点则可能成功提交
发送给某些节点的提交请求可能因为网络原因丢失，而发往其他节点的请求则顺利通过
ACID，事务的4个属性，这个每个人都很熟悉。其中：
A代表原子性，即：事务中的操作要么全部正确执行，要么全部不执行。在分布式系统中，其主要由2pc协议来保证的（另外还有一个3pc协议，但是只停留在理论阶段，没有太多实践意义），这里有一篇文章专门介绍了
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之前知道C++有返回值优化，但是一直有点不太敢用，生怕用不好就会导致性能问题。最近本着刨根问底的态度，亲自写代码试验了一下。 测试环境：g++ (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) 7.5.0 以及 g++ (GCC) 5.4.0 测试代码如下： 现有的实现如下所示： 目前团队所做的kv存储，对于数据分区所采用的方式是hash分区：对key取hash值，获取的hash值再对partition取模。即： 最近在思考这种方式的实现问题。 显然，由于这种方式...
C++返回值优化的小试验
2021-06-29
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pegasus load balance重构
2021-06-11
背景
simple_load_balancer：主要用于cure，cure的目的是维护分片的健康（一主两备份）Read More
关于数据分区的一些思考
2021-06-06
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hash(key) % partition_count
