论文理解

ZK的论文里面的东西感觉很多都是和ETCD相似的，之前也写过ZK的一些不同的点，原理上，毕竟其也是基于raft协议的，操作上相似感觉比较合理。

Aurora，这里面还是有很多东西的，不管是基于MySQL的改造（canal搬运log感觉很像），另外还有quorum因地制宜的使用，数据库服务与存储层服务的分层设计，简化副本复制，采用链式复制等，对这种大型服务的设计能力可见一斑。

因为有个业务需要算周别，且是按照周天到周六的算法，和常见的周一到周天，有些区别，所以ISOWeek函数就不好使了，找了下发现Go没有现成的，也没人实现过，所以就有了这篇文章。

内部一直需要使用消息队列，所以这边考虑写一个中间件简化这些代码交互，将交互统统归化统一为单纯的发送/接受处理函数。最近也算是完成了中间件CS端的编写了。

消息中间件的作用是为了简化应用程序对消息队列的交互，让应用程序更多的关心代码逻辑，不用关心Kafka的操作。兼容Redis协议，可以更为方便去掉写客户端的麻烦事（可以使用Redis客户端，后面会提）。

正常项目中，对外提供的接口都是HTTP接口，可是后端架构中，我们内部已经迭代成gRPC版本了。这样还得做一层抽象HTTP层去调用server端的GRPC，在项目中，能免去这个HTTP层吗？

答案是可以的，使用网关，通过网关层做掉HTTP转GRPC的协议这层，这样就可以尽量让后端都提供出grpc了。

最近在项目中要考虑一个接口幂等问题，幂等既是，多次请求请求接口，接口操作的东西都不会被其后续的重复请求所改变，维持第一次请求成功时的样子。

例如查询操作，不管查询多少次，在数据不变的情况下，查询到的数据都是一样的；删除一条数据也是，删一次和多次，都已经将数据删除了。

总结

流水线模型在编程中是非常常见的，但扇入扇出模型可能就较少听闻了。

以汽车组装为例，汽车生产线上有个阶段是给小汽车装4个轮子，可以把这个阶段任务交给4个人同时去做，这4个人把轮子都装完后，再把汽车移动到生产线下一个阶段。（这是流水线）

这个过程中，就有任务的分发，和任务结果的收集。其中任务分发是FAN-OUT，任务收集是FAN-IN。

singleflight，官方解释其为：singleflight提供了一个重复的函数调用抑制机制。

Cache Aside 模型中，读缓存 Miss 的回填操作，和修改数据同步更新缓存，包括消息队列的异步补偿缓存，都无法满足 “Happens Before”，会存在相互覆盖的情况。

创建容器

使用docker-compose部署mongoDB副本集环境。

docker-compose.yml文件：