木鸟杂记

本章已经梳理了分布式系统和单机系统的诸多差异： 进程间不能共享内存，只能通过消息传递来交互 唯一的通信渠道（网络）还是不可靠的，且有极不确定（unbounded，无界）延迟 需要处理不可靠时

。在这种类型网络中，一个机器向其他机器发送数据包时，不提供任何保证：你不知道数据包什么时候到、甚至不知道它是否能够到

假如你是一个初创公司的 CTO，想迅速推出一款面向 AP 市场可用的数据库产品，还得有差异化的功能（不然谁会用一个新产品），你会怎么做呢？

冒泡排序、选择排序和插入排序是三种最基本的排序算法。其原理是相通的：将数组划分成前后两个子集：前面是有序集，后面是无序集。三种方法都是线性的一次从无序集中搬一个元素到有序集中

最近翻 DuckDB 的执行引擎相关的 PPT(Push-Based-Execution) 时，发现了这篇论文，印象中在执行引擎相关的文章中看到他好几次。

“工业流水线”的鼻祖，福特 T 型汽车[1]的电机装配，将组装过程拆成 29 道工序，将装备时间由平均二十分钟降到五分钟，效率提升四倍 ，下图图源[2]。 这种流水线的思想在数据处理过程中也随处可见。

我们在工程实践中，有些构建代码的小技巧，其背后所体现的思想，生活中也常常可见。本系列便是这样一组跨越生活和工程的奇怪联想。这是第一篇：多轮次拆解

由于业务的需要，最近面试了很多数据库候选人。发现很多候选人在面试准备时会有一些普遍的误区，借此机会展开聊聊我作为面试官的一些建议。这次主要讲四个误区：代码基础差、工程素养弱、沟通思维无、知识框架碎。

RocksDB 是很多分布式数据库的底层存储，如 TiKV、CRDB、NebulaGraph 等等。在 DataDog 工作的 Artem Krylysov 写了一篇文章RocksDB 做了一个科普