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对于一个后端服务而言，当整体的用户体量到达一定规模，增加缓存势必是一个比较好的选择，一方面加入缓存之后，对整体的资源消耗可以适当减少，但维护缓存同数据库的一致性成为一个新的问题

在编程开发的过程中，我们经常会有创建同类对象的场景，这样的操作可能会对性能产生影响，一个比较常见的做法是使用对象池

缓存可以是单机缓存(egs: LocalCache)，也可以是分布式缓存(egs: Redis)，缓存存在的意义在于缓解后端数据库的压力

系统设计专栏我一般都会按照下面的三大块进行分析，对于下面的第三大块，如果系统体量适中，我一般会给自己3-4个月的时间来做这件事🙈，并贴上github链接

这篇文章翻自Go的内存模型一文，Go的内存模型保证在一个goroutine中可以看到另一个goroutine中对于相同变量的修改

最近接手了一个新的项目，突然发现之前自己一直没有关注过公司的登陆鉴权方面的东西，就赶快打开文档搜索，发现了SSO这个东东，刚开始一脸懵，啥是SSO呀？什么又是CAS呢？

最近学习了Go中Context的源码，Context是在Go 1.7中引入的新特性，主要用于groutine之间信息的传递，属于Go的特有属性

为什么需要Sync.Map 首先，map在并发场景下并不是thread free的，所以在操作map的时候需要加锁，相比于加锁，原子操作自然是更节省时间的，所以Go的作者们就引入了Sync.Map 代

谈一谈原子操作 Go语言最初的sync/atomic支持的数据类型就是几种基本的数据类型，直到Go 1.4版本之后，Go语言新增了Value类型，使得atomic可以支持任意类型数据的读取和存储 提到