大名鼎鼎的Paxos算法可能不少人都听说过，几乎垄断了一致性算法领域，在Raft协议诞生之前，Paxos几乎成了一致性协议的代名词。但是对于大多数人来说，Paxos算法太难以理解了，而且难以实现。因此斯坦福大学的两位教授Diego Ongaro和John Ousterhout决定设计一种更容易理解的一致性算法，最终在论文”In search of an Understandable Consensus Algorithm”中提出了Raft算法！论文原文地址：https://raft.github.io/raft.pdf
本文主要讲述一下LVS FullNat模式。参看：
本文主要讲述一下LVS转发数据的原理。
本文主要讲述一下LVS的基本概念以及相关原理。
本文主要介绍一下海量IM架构的设计，文章转载自一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享，主要是为了进一步从更高层次理解IM；另一方面也方便自己的后续查找，防止文章丢失。
网关接入层负责维护与客户端之间的长连接，由于它是唯一一个与客户端进行直接通信的服务入口，维护着大量的客户端连接，其设计原则应该满足：
这部分专门讲述IM消息存储的设计。消息存储的难度在于，要考虑以下场景：
IM作为非常经典的服务器系统，其设计时候的考量具备代表性，所以这一次花几个篇幅讨论其相关设计。
本文讲述一下C++对象内存模型及虚函数实现原理。本文参考网上很多文章并经过亲自试验， 修正了其中的一些错误。实验操作系统环境为64bit Centos7.3：
本文主要参考《Using the GNU Compiler Collection》， 介绍一下GNU C的一些特性。
PS: 做了多年的后台开发，近来又想再学习一下人工智能方面的内容。虽然在18年初人工智能正火时，由于当时公司要做人工智能方面的规划，因此也看了一些人工智能方面的书籍（注：主要是数学理论方面）。但由于部门本身并不涉及人工智能方向，也没有牛人指引，所看的人工智能理论方面的书籍因难度较大也是似懂非懂，所以一直感觉没有真正入门。另外，由于后续自身本职工作繁忙，以及生活身体方面的一些问题，也没有真正再投入过多的时间来了解人工智能。
直至最近，在自身后台开发技术栈方面逐渐完备，为顺应时代及个人发展，又一次想要自学一下人工智能。回顾以前学习路径，总感觉自己不得要领，于是在网上查找了大量关于
人工智能学习路线方面的文章，觉得浅析人工智能入门简易学习路线（附资料和数据一文较好，一方面是因为作者本身系计算机博士；另一方面是在众多的学习路径上，作者也给出了指引，在自学的实际操作层面也对新人较为友好。因此，把文章转载于此，防止原文丢失，并期望自己按此路径也能真正入门人工智能。注： 下文中“我”均为黄海广博士，并非鄙人。除文章格式略有调整之外，其他均为黄海广博士原文内容
在OLTP系统领域，我们在很多业务场景下都会面临事务一致性方面的需求，例如最经典的Bob给Smith转账的案例。传统的企业开发，系统往往是以单体应用形式存在的，也没有横跨多个数据库。我们通常只需借助开发平台中特有数据访问技术和框架（例如Spring、JDBC、ADO.NET），结合关系型数据库自带的事务管理机制来实现事务性的需求。关系型数据库通常具有ACID特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
本章介绍一下分布式事务方面的一些内容。
本章我们介绍一下系统设计当中经常遇到的乐观锁(Optimistic Lock)与悲观锁(Pessimistic Lock)。
本文介绍一下CAP理论中分区容错性相关内容（转）。
本文重点介绍一下分布式系统设计中的CAP原理。
本节主要讲述一下nginx对静态文件的缓存相关操作。
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