Cacheline

1.背景：cpu的L1和L2级cache为每个核独有，cpu的L3cache为所有核心共享
2.原因：核写入自己的L1级cache是极快的，但当另一核读写同一处内存时，由于每个核有local cache，需要进行一致性同步，确保内存和所有local cache的数据是一致的，这个复杂的硬件算法使得原子操作变得很慢
3.例子：所有线程频繁修改一个计数器，性能就会很差，让每个线程修改独立的thread_local变量，在需要时再同步
4.解决方法：避免共享，变量按访问规律排列，频繁修改的线程要放在独立的cacheline中

Memory fence

1.背景：cpu和编译器重排指令导致读写顺序的变化

Non-blocking wait-free& lock-free

1.Non-blocking：一个线程的失败或挂起不会导致其他线程的失败或挂起。 通过Non-blocking实现高并发
2.Non-blocking算法如果保证每个线程始终在做有用的事，那么就是wait-free，如果保证至少有一个线程在做有用的事，那就是lock-free
3.wait-free&lock-free并不保证高性能，因为需要处理更多更复杂的race condition和ABA problem
4.mutex：锁导致低性能的原因是临界区过大，或者上下文切换频繁
5.使用链表记录 处理多线程写的问题，通过swap(head)的方式，竞争写权限，如果返回null，则成功，否则swap(head)->next 。如果数据量较大，会启动keep Write写线程批量写出

Socket

1.Create/Address/SetFailed
2.Socket类似shared_ptr，SocketId类似于weak_ptr，SetFailed可以再需要时确保Socket不能被继续Address而最终引用计数归0.
3.存储SocketUniquePtr还是SocketId取决于是否需要强引用。如果需要大量数据交互，存放的是SocketUniquePtr。epoll主要提醒对应fd上发生了事件，如果socket回收了，那这个事件可有可无，所以存放SocketId

自适应限流

1.背景：服务能力有上限，请求速度超过处理速度，服务会过载。通过设置最大并发能直接拒绝一部分请求。
2.原因：当服务数量多，拓扑复杂，且处理能力会逐渐变化的局面下，固定最大并发数带了了巨大测试工作量
3.Little' Law： 服务稳定时：concurrency = qps*latency， noload_latency 单纯任务处理的延时，peak_qps是处理或回复的qps
3.解决方案：besk_max_concurrrency = noload_latency * peak_qps。 自适应限流就是要找到服务的noload_latency 和 peak_qps，并将最大并发设置为靠近两者乘积的一个值
max_concurrency = max_qps * ((2+alpha) * min_latency - lantency)。 不断对请求进行采样，通过窗口采样获得样本的平均延迟和当前qps， 计算出下一个窗口的max_concurrency。 通过定期降低max_concurrency
为避免流量损失太多的情况 1.请求数量足够多时，直接提交当前采样窗口 2.计算公式方面，当current_qps > max_qps时，直接进行更新，不进行平滑处理。 2秒左右将qps打满

雪崩

1.解决方法：1)设置合理的max_concurrency，最大qps*非拥塞时的延时来评估最大并发。2)注意重试设置。只有当连接错误时重试，而不是连接超时时重试。如果需要连接时重试，可以设置backup request，这种重试只有一次，放大程度降低到最低。3)brpc默认在bthread中处理请求，个数是软件限制

backup request

1.设置backup_request_ms，先发送请求，经过backup_request_ms后再发送一次请求，之后谁先返回取哪一个

bthread

单核reator，libevent等为典型，实质是把多段逻辑按事件触发顺序交织在一个系统线程中
N:1 线程库，所有协程运行于一个系统线程中，计算能力与各种eventloop库等价。 由于不跨线程，可以高效的利用 local cache， 无上下文切换代价，但不能高效的利用多核，代码必须非阻塞。 更适合写运行时间确定的IO服务器，典型如http server
多核reator，以boost::asio为典型，一般由一个或者多个线程分别运行event dispatcher，待事情发生后把event_handler交给一个worker线程。由于cache一致性，未必能获取线性与核心数的性能。
M:N 线程库，用户态的实现以go为主。一个bthread被卡住不会影响其他bthread，关键技术两点： work stealing调度和butex

lambda是一种语法糖，可以让异步编程没那么麻烦，但无法降低多线程编码难度

bvar

多线程环境下的计数器类库，方便记录和查看用户程序中各类数值，利用local cache减少了cache bouncing。本质是将写时的竞争转移到了读，读得合并所有写过的线程数据，不可避免的慢了
适合： 写多读少
不适合：基于最新值做逻辑判断，读多写多
方式：定期把监控项目打入固定目录下的文件

内存管理

内存管理都存在如下两点权衡
1.线程间竞争小，resource pool通过批量发送和归还避免全局竞争，并降低单次的开销
2.浪费的空间少，需要共享内存
多线程框架广泛地通过传递对象的ownership来让问题异步化，如何让分配这些小对象的开销变得更小是值得研究的问题：大多数结构是等长的
对象可以被归还，但归还后并没有被删除，也没有被析构，而是仅仅进入freelist
一个pool中所有的bthread的栈必须一样大

ABA问题

A->B->A 通过加入版本号解决
A1->B2->A3
id通过 （32位偏移量 + 32位版本）决定 ，偏移量相当于指针

DoublyBufferData

背景：读远多于写的数据结构。一个方法是双缓冲，实现无锁查找1）数据分前台和后台2）检索线程只读前台，不用加锁3）另一个写线程：修改后台数据，切换前后台，睡眠一段时间，以确保老前台不再被检索线程访问
解决方案：读拿一把thread-local锁，写需要拿所有的thread-local锁。
1.数据分前台和后台
2.读拿到自己所在线程的thread-local锁，执行查询逻辑后释放
3.同时只有一个写，修改后台数据，切换前后台，挨个获得所有thread-local锁并立刻释放，结束后再改一遍新后台（保证之前的读线程所在的thread-local已结束，即所有读线程都看到了新前台）

健康检查

只要一个节点不从NamingService删除，它要么是正常的，要么在做健康检查

cpu profile

在定期被调用的SIGPROF handler中采用所在线程的栈，cpu profiler在运行一段时间后能以很大概率采集到所有活跃线程中的活跃函数，最后根据栈代表的函数调用关系汇总为调用图，并把地址转为符号

heap profiler

每分配满一些内存就采样被调用处的栈