前言缓存是提升性能的通用方法，现在大多数的缓存实现都使用了经典的技术。当读多写少的情况时，通常会使用缓存来提升获取数据的性能。使用缓存的方式大概有Reids、MemoryCahce、Memcached、Dictionary等等方式来实现自己的缓存，使用缓存时可能考虑最多的时如何存储数据，而不是考虑如何淘汰数据，一般希望缓存可以命中所有的请求，在必要时候再请求底层数据，来提高性能。但是缓存数据也有存储成本，如果存储所有数据，需要在存储上付出很多成本。在操作系统，数据库等领域中，我们会经常使用到驱逐策略算法（换出调度算法）来实现数据页面在主存与磁盘之间频繁的交换。CPUL1，L2......缓存中
前言缓存是提升性能的通用方法，现在大多数的缓存实现都使用了经典的技术。当读多写少的情况时，通常会使用缓存来提升获取数据的性能。使用缓存的方式大概有Reids、MemoryCahce、Memcached、Dictionary等等方式来实现自己的缓存，使用缓存时可能考虑最多的时如何存储数据，而不是考虑如何淘汰数据，一般希望缓存可以命中所有的请求，在必要时候再请求底层数据，来提高性能。但是缓存数据也有存储成本，如果存储所有数据，需要在存储上付出很多成本。在操作系统，数据库等领域中，我们会经常使用到驱逐策略算法（换出调度算法）来实现数据页面在主存与磁盘之间频繁的交换。CPUL1，L2......缓存中
全局队列（GlobalQueue）：存放等待运行的G。P的本地队列：同全局队列类似，存放的也是等待运行的G，存的数量有限，不超过256个。新建G’时，G’优先加入到P的本地队列，如果队列满了，则会把本地队列中一半的G移动到全局队列。P列表：所有的P都在程序启动时创建，并保存在数组中，最多有GOMAXPROCS(可配置)个。M：线程想运行任务就得获取P，从P的本地队列获取G，P队列为空时，M也会尝试从全局队列拿一批G放到P的本地队列，或从其他P的本地队列偷一半放到自己P的本地队列。M运行G，G执行之后，M会从P获取下一个G，不断重复下去。GO和C#的区别在于，GO将池化数据作用于用户空间，一个
golang中也使用分代概念分配内容，同样也是用标记清除算法做垃圾回收。tiny：sizesmall：haspointer(scan)||(size>=16bytes&&sizelarge：size>32KBgolang最新的垃圾回收中标记算法优化了挂起线程的算法，作为云原生语言，就是挂起几毫秒也是无法容忍的，最新的标记算法中引入了所谓的“三色标记法”来优化STW问题。三色标记法第一步：新创建的对象都是白色第二步：从rootObject开始遍历，经过的对象:A、C、D、B变为灰色第三步：遍历灰色对象应用的对象，从白色变为灰色，同时将之前灰色的对象变成黑色第四步：重复第三步，直到没有灰色对象第五
全局队列（GlobalQueue）：存放等待运行的G。P的本地队列：同全局队列类似，存放的也是等待运行的G，存的数量有限，不超过256个。新建G’时，G’优先加入到P的本地队列，如果队列满了，则会把本地队列中一半的G移动到全局队列。P列表：所有的P都在程序启动时创建，并保存在数组中，最多有GOMAXPROCS(可配置)个。M：线程想运行任务就得获取P，从P的本地队列获取G，P队列为空时，M也会尝试从全局队列拿一批G放到P的本地队列，或从其他P的本地队列偷一半放到自己P的本地队列。M运行G，G执行之后，M会从P获取下一个G，不断重复下去。GO和C#的区别在于，GO将池化数据作用于用户空间，一个
golang中也使用分代概念分配内容，同样也是用标记清除算法做垃圾回收。tiny：sizesmall：haspointer(scan)||(size>=16bytes&&sizelarge：size>32KBgolang最新的垃圾回收中标记算法优化了挂起线程的算法，作为云原生语言，就是挂起几毫秒也是无法容忍的，最新的标记算法中引入了所谓的“三色标记法”来优化STW问题。三色标记法第一步：新创建的对象都是白色第二步：从rootObject开始遍历，经过的对象:A、C、D、B变为灰色第三步：遍历灰色对象应用的对象，从白色变为灰色，同时将之前灰色的对象变成黑色第四步：重复第三步，直到没有灰色对象第五
Antlr4简介ANTLR（全名：ANotherToolforLanguageRecognition）是基于LL(*)算法实现的语法解析器生成器（parsergenerator），用Java语言编写，使用自上而下（top-down）的递归下降LL剖析器方法。由旧金山大学的TerenceParr博士等人于1989年开始发展。antlr4是一款强大的语法分析器生成工具，可用于读取、处理、执行和翻译结构化的文本或二进制文件。它被广泛的应用于学术领域和工业生产实践，是众多语言、工具和框架的基石。Twitter搜索使用antlr进行语法分析，hadoop生态系统中的Hive、Pig、数据仓库和分析系统所
Antlr4简介ANTLR（全名：ANotherToolforLanguageRecognition）是基于LL(*)算法实现的语法解析器生成器（parsergenerator），用Java语言编写，使用自上而下（top-down）的递归下降LL剖析器方法。由旧金山大学的TerenceParr博士等人于1989年开始发展。antlr4是一款强大的语法分析器生成工具，可用于读取、处理、执行和翻译结构化的文本或二进制文件。它被广泛的应用于学术领域和工业生产实践，是众多语言、工具和框架的基石。Twitter搜索使用antlr进行语法分析，hadoop生态系统中的Hive、Pig、数据仓库和分析系统所
