在Golang的FAQ中，解释了为什么goroutine是匿名的，没有暴露出ID等状态信息，主要是因为如果一个特定的goroutine有了名字(ID)，开发者就会忽略使用多个goroutine来处理信息的可能，从而限制库的使用。

但是，有时候开发者也需要获取goroutine来进行特定的操作。本文介绍如何从堆栈信息中获取goroutine信息。

缓存(cache)利用是空间局部性(Locality of reference)：最近被访问的元素很有可能在将来也被访问，从而将结果缓存起来，避免更加耗时的查询（例如，数据库的查询操作，网页图片，网页格式的加载等）。
本文主要讲对数据库查询的缓存。

逃逸分析

装饰器

Golang中，在接受和发送数据的同时，channel决定一个Goroutine是执行还是阻塞。关于Golang的调度器，可以看这里。

slice 预先分配内存

Leader and Followers

本文代码在我的Github仓库,欢迎给star。
代码实现参考了hyperloglog的维基百科

去重计数(Count distinct)

日常开发中，有时候需要对大量的数据集进行去重计数的工作，这是非常耗费计算资源的。比如说，需要计算某个视频/文章的观看用户数，由于同个用户可能在一天之内多次观看，使用要进行去重操作。如果使用一个hash集合保存用户的id，不仅耗费大量存储空间，也耗费计算的时间。

HyperLogLog适用于数量很大，能容忍少量错误率的去重计数操作，它使用的存储空间非常小，几十字节就能对百万以上的数据进行去重计数。

布隆过滤器简介

布隆过滤器（Bloom Filter）是一个基于hash的概率性的数据结构，它实际上是一个很长的二进制向量，可以检查一个元素可能存在集合中，和一定不存在集合中。它的优点是空间效率高，但是有一定false positive(元素不在集合中，但是布隆过滤器显示在集合中)。

分布式哈希（Distributed Hashing）

分布式环境中，需要进行分布式哈希来进行负载均衡，减少忙碌服务器的负载。例如，对一个键(key)做了哈希后，需要确定它保存在哪个服务器上面。一致性散列(consistent hash)函数的特点是，当函数范围(例如，服务器的数量)变化，它变化的最少。
一个对一致性哈希的典型应用是Memcached.