I/O，一直以来都是操作系统中核心中的核心，从我们进入互联网时代以后，全世界的互联网用户爆发式地增长，一批又一批的提供互联网服务的大型跨国公司不断地崛起，它们承载全是数十亿的网络流量，I/O 密集型的系统逐渐占据了服务端领域，在海量的互联网用户面前，服务端的技术挑战不断涌现，网络服务的性能瓶颈愈发明显，而且大多数瓶颈都落在了 I/O 头上。Linux 作为有史以来应用最广泛的服务端操作系统，其底层 I/O 技术发展史基本就是人类同计算机 I/O 的抗争史。 本文将分为两大部分，第一部分会深入浅出地剖析整个 Linux I/O 栈，带领读者从用户空间出发，进入内核空间，直达底层物理硬件，让读者能深刻地理解整个 Linux I/O 栈的层次结构、底层实现以及历史发展；第二部分则是基于第一部分的知识，揭示了 Linux 是如何在传统 I/O 模式中走出来并且万丈高楼平地起，直至手可摘星辰，这部分内容会全方位地揭秘 Zero Copy (零拷贝) 这项技术，以及它是如何在 Linux I/O 栈上大放异彩的，成为绝大部分服务端高性能 I/O 的基石。

本文将基于 Linux 平台来解析 Go netpoll 之 I/O 多路复用的底层是如何基于 epoll 封装实现的，从源码层层推进，全面而深度地解析 Go netpoll 的设计理念和实现原理，以及 Go 是如何利用 netpoll 来构建它的原生网络模型的。主要涉及到的一些概念：I/O 模式、用户/内核空间、epoll、Linux 源码、goroutine scheduler 等等，我会尽量简单地讲解，如果有对相关概念不熟悉的同学，还是希望能提前熟悉一下。

相信那些曾经使用 Go 写过 proxy server 的同学应该对 io.Copy()/io.CopyN()/io.CopyBuffer()/io.ReaderFrom 等接口和方法不陌生，它们是使用 Go 操作各类 I/O 进行数据传输经常需要使用到的 API，其中基于 TCP 协议的 socket 在使用上述接口和方法进行数据传输时利用到了 Linux 的零拷贝技术 sendfile 和 splice。 我前段时间为 Go 语言内部的 Linux splice 零拷贝技术做了一点优化：为 splice 实现了一个 pipe pool，复用管道，减少频繁创建和销毁 pipe buffers 所带来的系统开销，理论上来说能够大幅提升 Go 的 io 标准库中基于 splice 零拷贝实现的 API 的性能。因此，我想从这个优化工作出发，分享一些我个人对多线程编程中的一些不成熟的优化思路。

虚拟内存是当今计算机系统中最重要的抽象概念之一，它的提出是为了更加有效地管理内存并且降低内存出错的概率。虚拟内存影响着计算机的方方面面，包括硬件设计、文件系统、共享对象和进程/线程调度等等，每一个致力于编写高效且出错概率低的程序的程序员都应该深入学习虚拟内存。 本文全面而深入地剖析了虚拟内存的工作原理，帮助读者快速而深刻地理解这个重要的概念。

在目前的技术选型中，Redis 俨然已经成为了系统高性能缓存方案的事实标准，因此现在 Redis 也成为了后端开发的基本技能树之一，Redis 的底层原理也顺理成章地成为了必须学习的知识。 Redis 从本质上来讲是一个网络服务器，而对于一个网络服务器来说，网络模型是它的精华，搞懂了一个网络服务器的网络模型，你也就搞懂了它的本质。 本文通过层层递进的方式，介绍了 Redis 网络模型的版本变更里程，剖析了其从单线程进化到多线程的工作原理，此外，还一并分析并解答了 Redis 的网络模型的很多抉择背后的思考，帮助读者能更深刻地理解 Redis 网络模型的设计。

Kafka 为什么这么快？一篇文章带你了解 kafka 的底层架构以及 Kafka 采用了哪些底层特性和绝妙设计才达到了如此高的消息分发和传输性能。

曾三次获得 F1 世界冠军的杰基•斯图尔特 (Jackie Stewart) 表示，了解汽车的工作原理让他成为了一名更好的驾驶员。 "你并不需要先成为一个工程师才能去做一个赛车手，但是你得有一种机械同感 (Mechanical Sympathy)" Martin Thompson (高性能消息库 LMAX Disruptor 的设计者) 就一直都把机械同感的理念应用到编程中。简而言之，了解计算机底层硬件能让我们作为一个更优秀的开发者去设计算法、数据结构等等。 在这篇文章中，我们会深入钻研计算机处理器然后看看了解它的一些概念是如何帮助我们去优化程序的。

Lucene 是什么？ Lucene 是 apache 软件基金会 4 jakarta 项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene 的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，由[Apache](https://ba

并发（并行），一直以来都是一个编程语言里的核心主题之一，也是被开发者关注最多的话题；Go 语言作为一个出道以来就自带 『高并发』光环的富二代编程语言，它的并发（并行）编程肯定是值得开发者去探究的，而 Go 语言中的并发（并行）编程是经由 goroutine 实现的，goroutine 是 golang 最重要的特性之一，具有使用成本低、消耗资源低、能效高等特点，官方宣称原生 goroutine 并发成千上万不成问题，于是它也成为 Gopher 们经常使用的特性。 Goroutine 是优秀的，但不是完美的，在极大规模的高并发场景下，也可能会暴露出问题，什么问题呢？又有什么可选的解决方案？本文将通过 runtime 对 goroutine 的调度分析，帮助大家理解它的机理和发现一些内存和调度的原理和问题，并且基于此提出一种个人的解决方案 — 一个高性能的 Goroutine Pool。