在十几二十年年前，那时候的服务器性能不高内存都比较小，在一台服务器只能部署一个程序，顶多在加个数据库。
现在随着服务器的CPU核心数越来越多，内存越来越大，如果只在一台服务器上只部署一个应用程序，显然对资源的利用率就很低。所以会在一台服务器上部署多个程序。下图中结构A就是多个程序部署在一台服务器上。

　　分而治之，一直是一个非常有效的处理大量数据的的方法。著名的MapReduce也是采取了分而治之的思想。简单来说，就是如果要处理10000个数据，用单线程一个一个遍历处理数据，效率肯定是很低的。但如果这1万个数据，分成10分，交给10个线程并行处理（线程数取决于CPU数量），这样就可以大大的提高处理效率。Fork/Join正式这样一个专为并行计算的框架。

　　缓存雪崩一般形容的是，高并发环境中，某一个数据，因为缓存过期，读不到数据而从数据库读取，一下子大量请求堆积到了数据库上。而数据库的并发能力有限，最终导致获取不到数据库连接，读不了数据库。

Codis 3.x相比2.x还是有所区别，Codis 3.x由以下组件组成：

• Codis Server：redis-server。
• Codis Proxy：客户端连接的 Redis 代理服务
• Codis Dashboard：集群管理工具
• Codis Admin：集群管理的命令行工具。
• Codis FE：集群管理界面。
• Storage：为集群状态提供外部存储。
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安装Go运行环境

　　下载地址：https://golang.org/dl/

　　无需安装直接解压

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$ tar -C /usr/local -xvf go1.8.3.linux-amd64.tar.gz 

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export GOROOT=/usr/local/go
$export PATH=$PATH:$GOROOT/bin

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$ go version
go version go1.8.3 linux/amd64

　　面向对象设计模式有个原则叫“开闭原则”，就是对于扩展是开放的，对于修改是关闭的，这意味着模块的行为是可以扩展的，对模块行为进行扩展时，不必改动模块的源代码或者二进制代码。
　　代理(Proxy)设计模式中的一种，就是为一个对象创建一个替身，提供了对目标对象另外的访问方式;即通过代理对象访问目标对象.这样做的好处是:可以在目标对象实现的基础上,增强额外的功能操作,而不用修改原始类的代码。

　　在早期的 C/C++时代，垃圾回收基本上是手工进行的。开发人员可以使用new关键字进行内存申请，并使用delete关键字进行内存释放，而Java虚拟机直接提供了一套全自动内存管理方案。
　　在Java内存运行时区域的各个部分,其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈3个区域随线程而生随线程而灭。每一个栈帧中分配多少内存基本上是在类结构确定下来时就已知的， 因此这几个区域的内存分配和回收都具备确定性，就不需要过多考虑回收的问题。 而 Java堆和方法区则不一样，一个接口中的多个实现类需要的内存可能不一样，一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样，我们只有在程序处于运行期间时才能知道会创建哪些对象，这部分内存的分配和回收都是动态的。

　　Java虚拟机在执行 Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域都有各自的用途,以及创建和销毁的时间,有的区域随着虚拟机进程的启动而存在,有些区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。 Java虚拟机所管理的内存将会包括以下几个运行时数据区域：

　　Stream的使用一般包括三件事：

• 一个数据源（如集合）来执行一个查询；
• 一个中间操作链，形成一条流的流水线；
• 一个终端操作，执行流水线，并能生成结果

　　流的流水线背后的理念类似于构建器模式。 在构建器模式中有一个调用链用来设置一套配置（对流来说这就是一个中间操作链），接着是调用built方法（对流来说就是终端操作）

　　java.util.stream是Java 8 新引入的API，它有别于Java中的I/O Stream，I/O流是Java程序与外部数据输入和输出，例如从文件、网络的读写数据流。而Java8中的Stream它主要是针对集合的操作。
　　集合是Java中使用最多的API，除了往集合里添加、删除数据，很多业务逻辑都涉及类似于数据库的操作，比如对数据按照类别进行分组、筛选和转换。一般可能是用迭代器直接遍历整个集合，一个一个的处理每一个数据元素。但如果这个集合非常大要是要处理大量元素又该怎么办呢？为了提高性能，需要并行处理，并利用多核架构。但写并行代码比用迭代器还要复杂，而且调试起来也够受的。
　　为了程序设计得更轻松一点，节约宝贵时间,Java 8就提供大量数据处理的Stream实现。