如何判断一个数是否在某个集合中，我们最简单的方式是遍历集合判断是否存在这样一个元素，更高级一点的方式是使用哈希表，可以以 O(1) 的时间复杂度判断一个元素是否在集合中，但是当数据量达到亿级别的时候，再采用这种方式就会出现问题，那IPV4来说，现有ip数量为 256^4个（假设每一个不同的都算），以 map 存储的话，假如key是字符串，占用15字节，val是布尔型1个字节，一个k-v 占16个字节，至少也得占用2^36个字节，折算下来就是 2^36/1024/1024/1024 = 2^6 = 64G，这么大内存肯定是放不下的，因此需要一种特殊的算法来进行处理，接下来所要介绍的算法就是解决大数据下，元素是否存在于集合中这么一个问题的。

最近在看 zap 相关的源码，里面用到了很多的 sync.Pool 来优化内存使用，于是花了点时间研究了下。

sync.Pool 是一组可以单独保存和检索的临时对象，之所以称其保存的是临时对象是因为在下一次 GC 的时候，池中对象会被清理，且被清理时不会得到任何通知，因此池中不适合存放数据库连接等持久对象。sync.Pool 的主要用途是存储已分配内存但却不再使用的对象，以供后续重用此对象，减少内存分配产生的碎片垃圾回收，提升性能。

最近上线系统出了一些问题，但是上完线之后都没有发现，直到外围报出问题去定位才解决。因此想着是不是应该给系统加上监控和报警，以便能够在系统出现问题的第一时间去解决。于是去研究了一波prometheus + grafana相关的资料。

除了前面提到的基本的 linux 命令之外，还有一些功能强大的其它命令，学习这些命令，能够有效提升我们的开发效率。

对于刚学习开发的同学，了解一些基本的Linux命令还是很有必要的，下面都是都是日常开发过程中使用的基本命令。

排序算法可以说是算法中最基础的，但是一直以来都没有系统地去整理过，而且其中有些细节还是值得好好推敲的，因此把遇到过的排序算法进行整理了一下。目前整理地还不够全面，后续会继续慢慢完善。

最近公司部门总监弄了个书架，就去看了看，然后看中了这本《刻意练习》就借来看了看，感觉还不错就写个文章总结下里面的思想，希望对自己日后的学习工作有帮助。

LRU ( Least Recently Used ) ：见名知意，即最近最少使用，这是一种常见的缓存策略，当缓存数据超过缓存容量时，将最近最少使用的数据项从缓存中去除以便能够存储新的数据。

套用维基百科的解释来说，反射就是指计算机程序在运行时（Run time）可以访问、检测和修改它本身状态或行为的一种能力。用比喻来说，反射就是程序在运行的时候能够“观察”并且修改自己的行为。Go语言和很多语言一样，支持反射操作，接下来就一起学习下，反射在Go语言中是怎么使用的。

在日常开发工作中，你是否经常遇到自己写的sql执行时间过长影响系统性能的问题却无从下手？这时候你就需要一个工具，这就是EXPLAIN命令，它将全面分析我们所编写的sql语句，包括表的查询顺序，索引的使用情况以及预估的涉及数据量大小等等，接下来我们就一起来探索一下，如何分析我们写的sql语句的性能，以便写出更优，执行速度更快的sql吧。