未来发展方向和趋势

未来发展方向和趋势

Golang未来发展方向和趋势

Golang作为一门年轻的编程语言，拥有许多优秀的特点和优势，如高效、易学易用、内存安全等等。在过去的几年时间里，Golang已经得到了许多大公司的认可，并且逐渐成为了他们的首选编程语言之一。本文将探讨Golang在未来的发展方向和趋势，并总结哪些大公司在使用Golang，并为社区提供了广泛使用的Golang package。

Golang的未来发展方向

Golang在未来的发展方向主要体现在以下几个方面：

更加容易上手

虽然Golang已经是一门相对易学易用的编程语言，但是在未来，Golang的开发者仍将继续努力使其更加容易上手。他们将致力于改进Golang的文档和教程，并为新手提供更好的学习资源。

优化性能

Golang的性能一直是它的强项之一，但是在未来，Golang的开发者仍会不断努力，优化其性能，以满足日益增长的需求。他们将尝试优化Golang的垃圾回收机制和编译器，从而提高程序的性能和效率。

加强生态系统

Golang的生态系统非常重要，大量的开源项目和第三方库为Golang提供了丰富的功能和支持。在未来，Golang的开发者将继续加强Golang生态系统的建设，并鼓励更多的开发人员参与其中。

哪些大公司在使用Golang

Golang已经成为了许多大公司的首选编程语言之一，以下是一些广泛使用Golang的大公司：

Google

作为Golang的主要开发者，Google是Golang最大的使用者之一。Google内部有许多基于Golang的服务和工具，如Google地图、Google云存储等等。

Uber

Uber是一家知名的出租车叫车平台，他们的后端大部分都是基于Golang构建的。Golang的高性能和容易上手等特点，使得Uber选择Golang作为其主要开发语言。

Dropbox

Dropbox是一家知名的文件同步和分享平台，他们也是Golang的重度用户。Dropbox使用Golang来处理大规模的数据传输和存储，使得其系统运行更加稳定和高效。

Dailymotion

Dailymotion是一家法国的视频分享平台，他们使用Golang构建了自己的实时推荐系统。Golang的轻量级线程goroutine和通道channel，使得Dailymotion的系统可以很好地处理并发请求。

社区广泛使用的Golang package

Golang社区中有许多广泛使用的第三方库和工具包，以下是一些最受欢迎的Golang package：

Gin

Gin是一个轻量级的Web框架，提供了快速路由、中间件、模板渲染等功能，被许多开发人员广泛使用。

GORM

GORM是一个强大的ORM库，支持多种数据库，并提供了简单易用的API，被许多开发人员用来操作数据库。

Cobra

Cobra是一个命令行应用程序构建库，可以帮助开发人员快速地构建CLI工具，被许多开发人员广泛使用。

总结

作为一门年轻的编程语言，Golang已经在业界获得了广泛的认可和应用。在未来，Golang的发展方向主要集中在更加容易上手、优化性能以及加强生态系统等方面。同时，许多大公司已经将Golang作为其主要的开发语言之一，包括Google、Uber、Dropbox和Dailymotion等。这些公司的应用案例和成功经验，进一步证明了Golang的优秀特点和优势。

Golang社区中有许多广泛使用的第三方库和工具包，如Gin、GORM和Cobra等。这些Golang package提供了丰富的功能和支持，成为了Golang开发人员不可或缺的工具。总体而言，Golang在未来仍将继续发展壮大，并成为更多领域的首选编程语言。

java，大数据相关的，主要是hive，也就是

select id,hvc函数是啥意思？hvs做大数据的看不起做mysql的，mysql主要讲的事务机制，主要讲究两种，主要要把gap给点出来，consistency即一致性、available有效性、分区一致性。事务机制主要有四种，读未提交、读已提交、可重复读、串行化。读未提交所有引擎都不要设置这种引擎机制，会引起脏读、幻读、不可重复读。read view就是视图生成的机制，而产生数据读取问题，主要决定于事务的四个机制，即原子性、一致性、隔离性，主要就是指隔离性，如果是RC模式在select 时候就会创建神图，后面再查询就查的是历史read view，后面再读的话，也是读的这个，直到事务占用被解锁，而RR的话立即就生效。而怎么能够让数据读取不出现问题呢？主要用到的就是临键锁，也就是行锁，锁定一个范围，解决方式就是加上关键字for update。

解决问题的主要手段就是间隙锁加上mvvc。有几个参数是需要注意的，一个是idx_trs_id，还有一个是之前事务的号，判断的标准，就是介于两者之间的话，就用原来的，如果是大的话就用最新的，如果是小于初始号的话，就用select查询初的。所有的数据row，都是有隐藏的字段的，就是mvvc版本控制相关的，也就是idx_trs_id。

做数据优化的时候，就看它用没用到索引，看的方法就是是describe查询语句，然后看index字段的情况，同时要看index_len，主要是int类型是4个，设置null的话要多一个字节，所以就是33字节，和38字节之间的差别。

show engines，可以查看mysql中有哪些数据引擎，最常用的就是innodb和myisam，还有memory存储引擎，还有一种存储引擎，可以在/dev/null情况下使所有数据都消失，还有一种csv的数据存储引擎。想要关闭事务操作进行测试，可以用的命令是set autocommit = 0;这样就把事务自动提交给关闭了，这样后面就可以每执行一次，进行一次commit完成事务提交，完成事务入库提交。

spring cloud涵盖的知识比较广，之前传统mvc的模式，比如建立一个商城，把它打成一个jar的包，然后在pom.xml文件中把所涉及的其他系统，如oa系统，如bi系统的jar包都打进来，在java虚拟机上运行这些系统，后面就有了容器化，微服务化，就是把所有相关业务都抽象成一个一个微服务。整体的架构变成了最前端是负载均衡，然后cdn，把相应的请求导向到对应的服务部署服务器。现在统一的使用手段就是用eureka，但是看大家讨论说是不维护了，按讲的意思是2.0的话官方不再维护了，而1.5版本的话，有官方自己的人在维护，它几乎是使用范围最广的了，如果要对于推荐的这些注册服务搭建的架构组件进行推荐的话，五星级推荐的就是eureka。还有一种架构，现在使用的也比较广泛，就是nacos，这些微服务架构都集中在grpc或者是dubbo服务协议框架之下的，还有一种就是基于tcp的，然后使用http做于微服务的架构部署，这种相比于nacos的微服务架构不够流行，那么golang使用的consul的方式，是属于哪一种架构呢？

服务治理的目的，做程序架构或者服务集群架构，思考的问题是彼此各不相同的？架构师的话，我觉得应该也会做划分，比如说整体公司的一套体系应该怎么做设计，才能支撑公司的所有业务线的自动扩容和各类型项目接入和不同业务的串接，而一些业务采取什么技术选型，缓存层怎么做，数据库层怎么做，这应该也是一种架构，但是相比于k8s这种整体服务体系，这应该就显得比较简单。所以，我应该把我的技术专精方向选择在在体系构建，但是如果大体系构建的话，可能很多小公司又用不到。

traduactioner，还有sease,zuui，springtemplate也是 sequential，另外就是zookeeper现在也作为很多服务注册中心或者配置中心，但是zookeeper有啥坏处呢？是指它的master遴选机制吗？现在有很多主从方案，比如说mmm,mcr,

show variables like %innodb%;

看配置选项中有没有一个innodb_log=on的选项，在这个选项中可以查看间隙锁加的详情，比如说-1到0，0到15，15到20，20到正无穷，你可以在有限范围那些加锁的部分

show tables transaction isolation

大数据的查询排序是可以用asc和desc的？

having和group by都可以在hadoop大数据中进行转化来使用？ flink和hive是啥关系？

为啥nacos作为服务发现的时候效率更高，因为数据的存储格式是二进制的，而不需要serialized这种，所以查询和转化的效率是特别高的，而用zookeeper做注册服务中心的话，数据格式是json，json格式的话，如果要转fromObject是java的sys.class的效率不知道高到哪里去？

mysql主从同步机制，主服务器thread i/o都是binlog，thread i/o读取binlog中的数据，然后把它再写入到redolog中，然后开一个线程，读取redolog把里面的内容重放到slave中，这就是主从数据库同步的机制。

怎么能保证redis或者rabbitmq消息队列消费的数据不会出现没有走完业务逻辑，消息丢失影响业务的情况，要怎么办？发一个spa吗？同时给消息队列发一个消息确认的回调。

什么叫做半开？是指微服务还是服务集群中组成的服务器部分？通过副本进程，怎么叫这个名字呢？保底业务逻辑把断开告诉给注册中心，注册中心把状态保持半开，对下次请求进行监控，如果依然请求不通的话，就依然保持半开状态，如果已经通了，就整体重置成全开状态？

cluster

replicate 分片 shard 里面有不同的shard，node上有好多个shard，分片上数据是怎么同步的呢？先是node1上的shard利用某种机制把数据同步node2的shard上，shard2再同步到节点3的shard上，之后给服务器发送一个ack吗？

建立长链接，为什么不能一直建立长连接，太耗费资源了。

红包问题，大数据问题，多线程多进程问题。

针对于多线程和多进程，你要回答多进程是由系统结构和功能的基本单位。通道

存储sshd，raid0存储

io密集型和cpu密集型，那种加密解密之类的都是cpu密集型，而涉及到数据读取、网络请求这些都属于io密集型。

elasticsearch中常用的两种算法，一种是BM25算法，另外一种是TF-IDF。scroll search是常用于解决大数据检索的一种方式，把前多少页的数据先缓存起来，这样就不需要每次都走实际服务器查询的io操作了。

黑名单访问，访问频次，红包那种是事先已经把哪些人参与来瓜分红包已经固定了？但是不确定所有人都会参与抢这个红包呀，怎么就能事先划分好呢？

qpt，tps。

扩容的机制，每次开辟16kb的空间。

perNew GC垃圾回收，分为青年代和老年代，青年代占了2/3，老年代占了1/3。jvm的合理配置对于elasticsearch性能的提升有很大的帮助，那怎么来配置来提高性能呢？默认的1000不要随便改，所选用的服务器也不是内存越高越好，要起码预留出20%的性能，一般不建议采用容器部署的方式，服务器部署就采用服务器独立部署，这样能最大程度发挥它的性能。

为什么每次都开辟2的次幂的增长空间呢？垃圾的回收算法有哪些呢？from,to。旧的回收算法都是标记清除。而对于有些垃圾的回收是标记-清理，后面就是标记清理。标记清除算法针对于不同垃圾产生的原因和增长的速率是不同的，所以针对性的有用了不同的收集整理算法。

在spring中为什么是三级缓存，就是因为有对象的循环引用，对象的产生和对象的初始化是对象能进入spring管理流程的组成环节，为了解决这种问题，所以针对于循环引用的问题，引入了三级缓存，实例化过程中的放一层，初始化执行的放一层，最后还要把所有的对象进行一个统一的管理，这个统一的管理是指什么？如果已经进入实例化的阶段，就不要在对它进行初始化的操作了，所以缓存针对于实例化和初始化分别进行管理吗？

分代收集算法。

bootstrap classloader,extension classloader。

spring的加载流程，

beanFactory和factoryBean之间的区别？

newinstance，postBeanPrcocessing，afterBeanProperties,xmlFilesystemReader

读取xml配置文件，读取类声明上的注解之类的，如@autowire。FileSystemclassloader，占位符解释器，PlaceholderParser。encoder,decoder,

依赖注入，控制反转。

红黑树，avl树，sb树，avl树的规范就是如果树的高度超过了1就要调整。看那个调整的思路就是如果树高超过了1个高度的话，这个时候，就要把高出的那颗树进行旋转，旋转的原则就是满足二叉树的规范，即左树比根节点要小，右树比叶节点的值要大，这就是叶节点上元素的调整规范？

abstractRebalanceSearchTree这是所有树相关的基类，avl树，红黑树都是基于它实现rotateLetf和rotateRight方法。同时，要实现节点的查找功能，节点的创建功能，节点的删除功能。

insertRBTree

rbFixedUpTree

selectSort，选择排序 quickSort，快速排序 binarySearchTree，二叉搜索树 二分查找

多线程和多进程 es相关 linux相关

clickhouse,

-XxxG1GC -SerializeGC

动静分离，cdn把一些常用的界面还有固定的一些资源进行缓存。

碎片整理，碎片清理

需要准备一些组件类的项目，什么是组件类的项目？ 如果我现在要构建一个有影响力的组件类项目，我应该怎么来构建？

设计模式：单例模式、工厂模式

synconized关键字和Rentrantlock之间的区别是啥呢？那个对比中有很多异同都列举出来了，一个是系统内置的，一个是需要手动进行关闭的。

类似的问题是java中的equal和==之间区别是啥？其中==是系统操作符，而equal是脱胎于java的基础组成对象object。

继承封装多态。

volitale这个关键字的声明要特别注意，要把属性指定成volitale。

要配合着synconized关键字，要判断两遍是否为null含义就是如果单例的时候，如果没创建出单例的话，就创建单例，如果创建成了单例就直接返回，两遍的另外一个好处就是如果已经实例成功了的话，那么，就不需要内部和外部两层中，还需要走到内层中做判断。