数组与切片 范型 String.Builder

1. 单一职责 类的职责单一，对外只提供一个功能，而引起类变化的原因都应该只有一个。 2. 开闭 类的改动是通过增加代码进行的，而不是修改源代码。 3. 里氏代换原则 任何抽象类出现的地方都可以用他的实现类替换，实际就是虚拟机制，语言级别实现面向对象功能。 4. 依赖倒转原则 依赖于抽象接口，不要依赖具体的实现类，也就是针对接口编程。

Gitbook与Docker 最近在学习k8s容器相关，了解了docker的优势，而本身对于特别在意环境的干净，之前的Gitbook不想安装原因，是因为要安装node等信息。借此机会尝试下使用docker进行安装。 1. Docker安装 这个比较简单，直接官网下载安装，无异常 2. docker-compose 编写 # 在对应的目录下创建compose的yaml文件，我放在`Workspaces/Docker/GitBook`下 services: gitbook: image: bloodstar/gitbook-builder ports: - "4000:4000" volumes: - ./gitbook:/gitbook command: gitbook build 由于我只是使用gitbook的build，不需要serve，所以端口无所谓 3.command命令修改 3.1 初始化 修改command命令为gitbook init 3.2 插件安装 修改command命令为gitbook install，这中间会存在异常，主要是网络连接github会有一定问题 3.3 编译 修改command命令为gitbook build 4. 异常处理 4.1 初始化失败 直接建README.md SUMMARY.md 两个文件后 4.2 插件安装失败 需要特殊渠道，让服务可以可以访问 5. 部署 使用nginx做代理，直接root指向Workspaces/Docker/GitBook/gitbook/_book目录 到对应的目录夹下，运行命令docker-compose up -d

Kafka 教程地址：Kafka 一、高吞吐量 顺序写 零拷贝 分段日志：Segment 预读（Read ahead）后写（Write Behind）

ClickHouse 官网：clickhouse.com 学习资料：谷粒 核心要点： MergeTree引擎 OrderBy是主键 分布式 Explain 参数配置 语法规则 多表联查（join） 面试题 1.不支持真正的delete/update操作，不支持transactions(事物) OLAP引擎一般都不支持事物，ClickHouse的定位也是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库，加入对于事物的支持， 必然会有锁，同时分布式事物的支持，会带来更复杂的实现，其中诸多因素，都会影响写入和查询的性能。 2.不支持高并发查询，官方建议100 QPS ClickHouse是并行计算，单个查询就可以跑满多个CPU核心，而不像MySQL单个查询单线程执行。 3.需要批量写入，频繁的单条写入会带来写入问题 ClickHouse存储结构有点类LSM，每次的insert基本都会生成一个文件目录，后台线程Merge目录文件，如果频繁写入， 后台线程就会Merge不过来，产生`Too many parts`异常。建议每秒不超过一次写入，并且是Batch写入。 4.有限的SQL语法支持，JOIN语法也比较另类，暂时不支持窗口函数 5.稀疏索引的设计使得ClickHouse不适合做单行点查询