2025-03-25-01

2025-03-25 17:57:51 +08:00 · 2025-03-25 17:57:51 +08:00 · ffb1da1215
commit ffb1da1215
parent 6536fc0460
6 changed files with 360 additions and 9 deletions
--- a/技术/Go/GC.md
+++ b/技术/Go/GC.md
@ -0,0 +1,10 @@
+## Golang在GC的演进过程中也经历了很多次变革，Go V1.3之前的[标记-清除](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=238158259&content_type=Article&match_order=1&q=%E6%A0%87%E8%AE%B0-%E6%B8%85%E9%99%A4&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3NDI3OTg1ODcsInEiOiLmoIforrAt5riF6ZmkIiwiemhpZGFfc291cmNlIjoiZW50aXR5IiwiY29udGVudF9pZCI6MjM4MTU4MjU5LCJjb250ZW50X3R5cGUiOiJBcnRpY2xlIiwibWF0Y2hfb3JkZXIiOjEsInpkX3Rva2VuIjpudWxsfQ.L519Jm1YZEEQ1wuzajxX2OOBhbTH7DbPZHy8nn6Obns&zhida_source=entity)(mark and sweep)算法。Go V1.3之前的标记-清扫(mark and sweep)的缺点。
+
+大家可以重点关注以下版本的变化：
+
+- Go V1.5的[三色并发标记法](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=238158259&content_type=Article&match_order=1&q=%E4%B8%89%E8%89%B2%E5%B9%B6%E5%8F%91%E6%A0%87%E8%AE%B0%E6%B3%95&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3NDI3OTg1ODcsInEiOiLkuInoibLlubblj5HmoIforrDms5UiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjoyMzgxNTgyNTksImNvbnRlbnRfdHlwZSI6IkFydGljbGUiLCJtYXRjaF9vcmRlciI6MSwiemRfdG9rZW4iOm51bGx9.uWrIm2OB1_oK7lijlD4chkrpuqwtlbJ3MTtVKVst36c&zhida_source=entity)
+- Go V1.5的三色标记为什么需要STW
+- Go V1.5的三色标记为什么需要[屏障机制](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=238158259&content_type=Article&match_order=1&q=%E5%B1%8F%E9%9A%9C%E6%9C%BA%E5%88%B6&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3NDI3OTg1ODcsInEiOiLlsY_pmpzmnLrliLYiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjoyMzgxNTgyNTksImNvbnRlbnRfdHlwZSI6IkFydGljbGUiLCJtYXRjaF9vcmRlciI6MSwiemRfdG9rZW4iOm51bGx9.z_KFIcdz9agqmRw6oF9lyMLd_pCuwW8t9F3iG5Rf264&zhida_source=entity)(“强-弱” 三色不变式、插入屏障、删除屏障 )
+- Go V1.8[混合写屏障](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=238158259&content_type=Article&match_order=1&q=%E6%B7%B7%E5%90%88%E5%86%99%E5%B1%8F%E9%9A%9C&zd_token=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJpc3MiOiJ6aGlkYV9zZXJ2ZXIiLCJleHAiOjE3NDI3OTg1ODcsInEiOiLmt7flkIjlhpnlsY_pmpwiLCJ6aGlkYV9zb3VyY2UiOiJlbnRpdHkiLCJjb250ZW50X2lkIjoyMzgxNTgyNTksImNvbnRlbnRfdHlwZSI6IkFydGljbGUiLCJtYXRjaF9vcmRlciI6MSwiemRfdG9rZW4iOm51bGx9.bbCbV48D0n6tpBTp3s-Ia-MV3I-tnPAEhS6Bg1JVFog&zhida_source=entity)机制
+- Go V1.8混合写屏障机制的全场景分析
+
--- a/技术/Go/Go实现BitMap.md
+++ b/技术/Go/Go实现BitMap.md
@ -0,0 +1,183 @@
+在 Go 语言中，`uint64` 是一种无符号整数类型，占用 64 位（bit）。每一位可以存储一个布尔值（0 或 1）。以下是 `bit` 和 `uint64` 之间的对应关系及操作的详细解释：
+
+---
+
+### 1. **`uint64` 的结构**
+- 一个 `uint64` 类型的变量由 64 个二进制位组成，例如：
+  ```
+  00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000
+  ```
+  每一位从右到左编号为 0 到 63（最低位是第 0 位，最高位是第 63 位）。
+
+---
+
+### 2. **如何定位某个位**
+假设我们要操作第 `pos` 位（从 0 开始计数），可以通过以下步骤确定其在 `uint64` 中的位置：
+
+#### (1) **计算所在 `uint64` 的索引**
+- 如果位图使用多个 `uint64` 来存储数据，则需要先确定目标位所在的 `uint64` 索引。
+- 公式为：  
+  ```go
+  index = pos / 64
+  ```
+  - `pos / 64` 表示将位的位置除以 64，得到它属于哪个 `uint64`。
+
+#### (2) **计算具体位偏移量**
+- 在确定了目标 `uint64` 后，需要进一步确定该位在当前 `uint64` 中的具体位置。
+- 公式为：  
+  ```go
+  offset = pos % 64
+  ```
+  - `pos % 64` 表示取余运算，得到目标位在当前 `uint64` 中的偏移量（范围为 0 到 63）。
+
+---
+
+### 3. **位操作的实现**
+Go 语言提供了位运算符来操作单个位。以下是常见的位操作及其作用：
+
+#### (1) **设置某一位为 1**
+- 使用按位或运算符 `|` 和左移运算符 `<<`：
+  ```go
+  b.bits[pos/64] |= 1 << uint(pos%64)
+  ```
+  - `1 << uint(pos%64)`：将数字 `1` 左移 `offset` 位，生成一个只有目标位为 1 的掩码。
+  - `|=`：将掩码与当前 `uint64` 值进行按位或运算，确保目标位被设置为 1。
+
+#### (2) **清除某一位为 0**
+- 使用按位与运算符 `&` 和按位取反运算符 `^`：
+  ```go
+  b.bits[pos/64] &^= 1 << uint(pos%64)
+  ```
+  - `1 << uint(pos%64)`：生成一个只有目标位为 1 的掩码。
+  - `&^=`：将掩码取反后与当前 `uint64` 值进行按位与运算，确保目标位被清除为 0。
+
+#### (3) **检查某一位是否为 1**
+- 使用按位与运算符 `&`：
+  ```go
+  return b.bits[pos/64]&(1<<uint(pos%64)) != 0
+  ```
+  - `1 << uint(pos%64)`：生成一个只有目标位为 1 的掩码。
+  - `&`：将掩码与当前 `uint64` 值进行按位与运算，结果非零表示目标位为 1，否则为 0。
+
+---
+
+### 4. **举例说明**
+假设我们有一个 `uint64`，初始值为 `0`：
+```
+00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000
+```
+
+#### (1) 设置第 10 位为 1
+- 计算索引和偏移量：
+  - `index = 10 / 64 = 0`
+  - `offset = 10 % 64 = 10`
+- 执行操作：
+  ```go
+  bits[0] |= 1 << 10
+  ```
+  结果：
+  ```
+  00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000100 00000000
+  ```
+
+#### (2) 清除第 10 位为 0
+- 执行操作：
+  ```go
+  bits[0] &^= 1 << 10
+  ```
+  结果：
+  ```
+  00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000
+  ```
+
+#### (3) 检查第 10 位是否为 1
+- 执行操作：
+  ```go
+  result := bits[0]&(1<<10) != 0
+  ```
+  - 如果第 10 位为 1，`result` 为 `true`。
+  - 如果第 10 位为 0，`result` 为 `false`。
+
+---
+
+### 5. **总结**
+- `uint64` 是一个 64 位的存储单元，每一位可以独立存储一个布尔值。
+- 通过 `pos / 64` 确定目标位所在的 `uint64`，通过 `pos % 64` 确定目标位在当前 `uint64` 中的具体位置。
+- 使用位运算符（如 `|`、`&`、`^` 和 `<<`）可以高效地操作单个位。
+
+## 6.代码实现
+~~~ go 
+package main
+
+import (
+	"fmt"
+)
+
+// Bitmap 结构体表示位图
+type Bitmap struct {
+	bits []uint64 // 使用一个 uint64 切片存储位图数据，每个元素存储 64 位
+	size int      // 位图的总大小（位数）
+}
+
+// NewBitmap 创建一个新的位图，size为位图的大小
+func NewBitmap(size int) *Bitmap {
+	if size < 0 {
+		size = 0
+	}
+	return &Bitmap{
+		bits: make([]uint64, (size+63)/64), // 根据位图大小计算需要的 uint64 元素数量
+		size: size,                         // 记录位图的总大小
+	}
+}
+
+// SetBit 设置指定位置的位为1
+func (b *Bitmap) SetBit(pos int) {
+	if pos < 0 || pos >= b.size { // 检查位置是否越界
+		return
+	}
+	idx := pos / 64
+	offset := pos % 64
+	// 使用 uint64(1) 避免可能的整数溢出问题
+	b.bits[idx] |= uint64(1) << offset
+}
+
+// ClearBit 清除指定位置的位为0
+func (b *Bitmap) ClearBit(pos int) {
+	if pos < 0 || pos >= b.size { // 检查位置是否越界
+		return
+	}
+	idx := pos / 64
+	offset := pos % 64
+	// 使用 uint64(1) 避免可能的整数溢出问题
+	b.bits[idx] &^= uint64(1) << offset
+}
+
+// GetBit 获取指定位置的位
+func (b *Bitmap) GetBit(pos int) bool {
+	if pos < 0 || pos >= b.size { // 检查位置是否越界
+		return false
+	}
+	idx := pos / 64
+	offset := pos % 64
+	// 使用 uint64(1) 避免可能的整数溢出问题
+	return (b.bits[idx] & (uint64(1) << offset)) != 0
+}
+
+func main() {
+	// 创建一个大小为 100 的位图
+	bitmap := NewBitmap(100)
+
+	// 设置第 10 位为 1
+	bitmap.SetBit(10)
+
+	// 检查第 10 位是否为 1，并打印结果（输出 true）
+	fmt.Println(bitmap.GetBit(10)) // 输出: true
+
+	// 清除第 10 位为 0
+	bitmap.ClearBit(10)
+
+	// 再次检查第 10 位是否为 1，并打印结果（输出 false）
+	fmt.Println(bitmap.GetBit(10)) // 输出: false
+}
+
+~~~
--- a/技术/Go/算法相关.md
+++ b/技术/Go/算法相关.md
@ -3,6 +3,55 @@
 2^x = 1 << x
 x/2 x >> 1
 ~~~
+
+
+## 递增的三元子序列
+给你一个整数数组 `nums` ，判断这个数组中是否存在长度为 `3` 的递增子序列。
+
+如果存在这样的三元组下标 `(i, j, k)` 且满足 `i < j < k` ，使得 `nums[i] < nums[j] < nums[k]` ，返回 `true` ；否则，返回 `false` 。
+~~~ go
+func increasingTriplet(nums []int) bool {
+    n := len(nums)
+    if n < 3 {
+        return false
+    }
+    first, sencond := nums[0], math.MaxInt32
+    for i := 1;i < n;i++ {
+        num := nums[i]
+        if num > sencond {
+            return true
+        } else if num > first {
+            sencond = num
+        } else {
+            first = num
+        }
+    }
+    return false
+}
+~~~
+赋初始值的时候，已经满足second > first了，现在找第三个数third  
+(1) 如果third比second大，那就是找到了，直接返回true  
+(2) 如果third比second小，但是比first大，那就把second指向third，然后继续遍历找third  
+(3) 如果third比first还小，那就把first指向third，然后继续遍历找third（这样的话first会跑到second的后边，但是不要紧，因为在second的前边，老first还是满足的）
+## 字符串的最大公因子
+~~~ go
+func gcdOfStrings(str1 string, str2 string) string {
+	if str1+str2 != str2+str1 {
+		return ""
+	}
+	return str1[:gcd(len(str1), len(str2))]
+}
+
+// 欧几里得法求最大公因数
+func gcd(a, b int) int {
+	if b == 0 {
+		return a
+	}
+	return gcd(b, a%b)
+}
+~~~
+
+
 ## 快乐数
 ~~~ go
 func isHappy(n int) bool {
@ -424,7 +473,7 @@ func addStrings(num1 string, num2 string) string {
 	for i, j := len(num1)-1, len(num2)-1; j >= 0 || i >= 0; {
 		num := add
 		if i >= 0 {
-			num += int(num1[i] - '0')
+			num += int(num1[i] - '0') //转Int
 			i--
 		}
 		if j >= 0 {
--- a/技术/MySQL/基础.md
+++ b/技术/MySQL/基础.md
@ -8,6 +8,40 @@
 | **扩展性**         | 通常采用垂直扩展（增加硬件性能），扩展性有限 。                                               | 支持水平扩展（增加节点），适合大规模分布式系统，扩展性更强 。                                      |
 | **查询语言**       | 使用SQL（结构化查询语言），通用性强且易于理解 。                                              | 通常使用特定API或查询语言，灵活性更高但学习成本较大 。                                             |
 | **适用场景**       | 适合需要复杂查询、事务处理和强一致性的场景，如银行系统、ERP等 。                              | 适合大数据、高并发、实时性要求高的场景，如社交网络、物联网等 。                                    |
+## 数据库设计三大范式
+
+数据库设计的三大范式是关系型数据库设计中用于减少数据冗余、提高数据一致性和可维护性的基本原则。以下是三大范式的具体定义和要求：
+
+### 1. **第一范式（1NF）**
+第一范式要求确保表中的每列都具有原子性，即字段值不可再分解。换句话说，每一列的值必须是单一的、不可分割的基本数据项，不能包含多个值或复杂结构。
+
+- **目标**：消除重复组或多值字段。
+- **示例**：在一个学生信息表中，如果“联系方式”列存储了多个电话号码，则违反了第一范式。应该将其拆分为单独的行或表以满足原子性。
+
+---
+
+### 2. **第二范式（2NF）**
+第二范式建立在第一范式的基础上，要求表中的每一列都必须完全依赖于主键，而不能仅仅依赖于主键的一部分（即消除部分依赖）。这意味着当表的主键是由多个列组成的复合主键时，非主键列必须与整个主键相关联。
+
+- **目标**：消除部分依赖。
+- **示例**：假设有一个订单明细表，主键由“订单ID”和“商品ID”组成。如果表中还存在“客户姓名”这样的列，它只依赖于“订单ID”，而不依赖于“商品ID”，这就违反了第二范式。应将“客户姓名”移到另一个表中。
+
+---
+
+### 3. **第三范式（3NF）**
+第三范式建立在第二范式的基础上，要求表中的每一列都必须直接依赖于主键，而不能通过其他非主键列间接依赖于主键（即消除传递依赖）。
+
+- **目标**：消除间接依赖。
+- **示例**：在一个员工信息表中，如果存在“部门ID”和“部门名称”两列，“部门名称”依赖于“部门ID”，而不是直接依赖于主键（如“员工ID”），这就违反了第三范式。应将“部门名称”移到一个独立的部门表中。
+
+---
+
+### 总结
+- **第一范式（1NF）**：确保每列保持原子性，字段值不可再分。
+- **第二范式（2NF）**：确保每列完全依赖于主键，消除部分依赖。
+- **第三范式（3NF）**：确保每列直接依赖于主键，消除传递依赖。
+
+遵循这三大范式可以有效地减少数据冗余，提高数据库的规范性和一致性。不过，在实际应用中，有时为了性能或其他需求，可能会对范式进行适当的反规范化处理。

 ## 2. 为什么我们需要索引

@ -46,17 +80,23 @@
 ## Mysql有哪些日志，简单概括有什么用
 MySQL 中有多种日志，每种日志的作用各不相同，以下是它们的简单概括：

-1. **Binlog（二进制日志）**  
+1. **Binlog（二进制日志）**  保证
   - **作用**：记录所有对数据库的修改操作（DDL 和 DML 语句），但不包括查询语句（如 SELECT、SHOW）。主要用于数据恢复、主从复制和审计 。  
   - **特点**：以二进制格式存储，支持 STATEMENT、ROW 和 MIXED 三种模式记录 。

 2. **Redo Log（重做日志）**  
-   - **作用**：保证事务的持久性。记录的是数据页的物理修改，用于在 MySQL 崩溃后恢复未写入磁盘的数据（即“崩溃恢复”）。  
+   - **作用**：保证事务的**持久性**。记录的是数据页的物理修改，用于在 MySQL 崩溃后恢复未写入磁盘的数据（即“崩溃恢复”）。  
   - **特点**：循环写入，固定大小，保存未刷入磁盘的脏页日志 。

 3. **Undo Log（回滚日志）**  
-   - **作用**：保证事务的原子性。记录的是事务执行前的数据状态，用于回滚操作或实现 MVCC（多版本并发控制）。  
-   - **特点**：与 Redo Log 配合使用，确保事务的一致性和隔离性。
+   - **作用**：保证事务的**原子性**。记录的是事务执行前的数据状态，用于回滚操作或实现 MVCC（多版本并发控制）。  
+   - **特点**：与 Redo Log 配合使用，确保事务的**一致性**和**隔离性**。
+
+原子性--> Undo Log
+一致性--> 其他几项同时保证
+持久性--> Redo Log
+隔离性--> MVCC LBCC
+


 ## 执行一条语句操作日志的完整过程
@ -119,3 +159,70 @@ Read View 有四个重要的字段：
    - 如果记录的 trx_id **不在** m_ids列表中，表示生成该版本记录的活跃事务已经被提交，所以该版本的记录对当前事务**可见**。

 **这种通过「版本链」来控制并发事务访问同一个记录时的行为就叫 MVCC（多版本并发控制）**
+
+
+## Mysql数据类型
+以下是MySQL中常用的数据类型分类及其说明的表格，按照类别进行了整理，方便查阅：
+
+---
+
+### **数值类型**
+| 数据类型       | 存储大小      | 范围 (有符号)                          | 范围 (无符号)                  | 描述                                   |
+|----------------|---------------|-----------------------------------------|---------------------------------|----------------------------------------|
+| `TINYINT`     | 1 字节        | -128 到 127                            | 0 到 255                        | 非常小的整数                         |
+| `SMALLINT`    | 2 字节        | -32,768 到 32,767                      | 0 到 65,535                     | 小整数                               |
+| `MEDIUMINT`   | 3 字节        | -8,388,608 到 8,388,607                | 0 到 16,777,215                 | 中等大小的整数                       |
+| `INT` 或 `INTEGER` | 4 字节   | -2,147,483,648 到 2,147,483,647        | 0 到 4,294,967,295              | 标准整数                             |
+| `BIGINT`      | 8 字节        | -9,223,372,036,854,775,808 到 9,223,372,036,854,775,807 | 0 到 18,446,744,073,709,551,615 | 大整数                               |
+| `FLOAT`       | 4 字节        | -3.402823466E+38 到 -1.175494351E-38 和 1.175494351E-38 到 3.402823466E+38 | 0 和 1.175494351E-38 到 3.402823466E+38 | 单精度浮点数                         |
+| `DOUBLE`      | 8 字节        | -1.7976931348623157E+308 到 -2.2250738585072014E-308 和 2.2250738585072014E-308 到 1.7976931348623157E+308 | 0 和 2.2250738585072014E-308 到 1.7976931348623157E+308 | 双精度浮点数                         |
+| `DECIMAL(M,D)`| 可变         | 依赖于 M 和 D 的值                     | 依赖于 M 和 D 的值             | 精确的小数值，M 是总位数，D 是小数位数 |
+
+### **日期和时间类型**
+| 数据类型       | 存储大小      | 范围                                    | 格式               | 描述                                   |
+|----------------|---------------|-----------------------------------------|--------------------|----------------------------------------|
+| `DATE`        | 3 字节        | '1000-01-01' 到 '9999-12-31'           | YYYY-MM-DD         | 仅存储日期                           |
+| `TIME`        | 3 字节        | '-838:59:59' 到 '838:59:59'            | HH:MM:SS           | 仅存储时间                           |
+| `DATETIME`    | 8 字节        | '1000-01-01 00:00:00' 到 '9999-12-31 23:59:59' | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 日期和时间的组合                     |
+| `TIMESTAMP`   | 4 字节        | '1970-01-01 00:00:01' UTC 到 '2038-01-19 03:14:07' UTC | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 时间戳，通常用于记录时间戳           |
+| `YEAR`        | 1 字节        | '1901' 到 '2155'                       | YYYY               | 仅存储年份                           |
+
+### **字符串类型**
+| 数据类型       | 最大长度       | 存储需求                              | 描述                                   |
+|----------------|----------------|---------------------------------------|----------------------------------------|
+| `CHAR(M)`     | 0-255 字符     | M × 字符集字节数                    | 固定长度字符串，不足补空格           |
+| `VARCHAR(M)`  | 0-65,535 字节  | 实际长度 + 1 或 2 字节               | 可变长度字符串                      |
+| `TEXT`        | 0-65,535 字节  | L + 2 字节                           | 长文本数据                          |
+| `TINYTEXT`    | 0-255 字节     | L + 1 字节                           | 小型文本数据                        |
+| `MEDIUMTEXT`  | 0-16,777,215 字节 | L + 3 字节                         | 中型文本数据                        |
+| `LONGTEXT`    | 0-4,294,967,295 字节 | L + 4 字节                     | 超长文本数据                        |
+| `BLOB`        | 0-65,535 字节  | L + 2 字节                           | 二进制大对象                        |
+| `TINYBLOB`    | 0-255 字节     | L + 1 字节                           | 小型二进制对象                      |
+| `MEDIUMBLOB`  | 0-16,777,215 字节 | L + 3 字节                         | 中型二进制对象                      |
+| `LONGBLOB`    | 0-4,294,967,295 字节 | L + 4 字节                     | 超长二进制对象                      |
+| `ENUM`        | 1 或 2 字节    | 最多 65,535 个值                     | 枚举类型，只能从预定义列表中选择一个值 |
+| `SET`         | 1、2、3、4 或 8 字节 | 最多 64 个成员                   | 集合类型，可以选择多个值            |
+
+### **空间类型**
+| 数据类型       | 描述                                   |
+|----------------|----------------------------------------|
+| `GEOMETRY`    | 几何类型的基类                        |
+| `POINT`       | 表示一个点                           |
+| `LINESTRING`  | 表示一条线                           |
+| `POLYGON`     | 表示一个多边形                       |
+| `MULTIPOINT`  | 表示多个点                           |
+| `MULTILINESTRING` | 表示多条线                     |
+| `MULTIPOLYGON`| 表示多个多边形                       |
+| `GEOMETRYCOLLECTION` | 表示几何对象的集合          |
+
+### **JSON 类型**
+| 数据类型       | 描述                                   |
+|----------------|----------------------------------------|
+| `JSON`        | 用于存储 JSON 文档                   |
+
+---
+
+### **注意事项**
+1. **字符集影响**：对于字符串类型（如 `CHAR` 和 `VARCHAR`），实际存储大小会受到字符集的影响。例如，使用 UTF-8 编码时，每个字符可能占用 1 到 4 个字节。
+2. **存储效率**：选择合适的数据类型可以显著提高存储效率和查询性能。例如，如果只需要存储小范围的整数，优先选择 `TINYINT` 而非 `INT`。
+3. **时间戳与 DATETIME**：`TIMESTAMP` 类型受时区影响，而 `DATETIME` 不受时区影响。
--- a/技术/其他.md
+++ b/技术/其他.md
@ -0,0 +1,2 @@
+## 说一下Docker的原理
+Docker是基于LXC架构之上的，它通过使用Docker引擎来管理和操作容器。Docker引擎包含了一个Docker守护进程和一组API，可以用来创建、启动、停止、删除和管理Docker容器。LXC是一种轻量级的虚拟化技术，它依赖于Linux内核提供的cgroups和命名空间（Namespaces）功能来实现容器隔离。
--- a/技术/项目设计/分布式与系统一致性.md
+++ b/技术/项目设计/分布式与系统一致性.md
@ -6,9 +6,9 @@

 1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式系统有三个指标：

-> * Consistency
-> * Availability
-> * Partition tolerance
+> * Consistency 一致性
+> * Availability 可用性
+> * Partition tolerance 分区容错性

 它们的第一个字母分别是 `C`、`A`、`P`。Eric Brewer 说，这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 `CAP` 定理。