因为结构Student和Teacher实现接口Human的方法SayHello时，接受的是通过一个指针类型的变量（见(s *Student)和(t *Teacher)）来调用这个方法。因此，在调用SayHi函数时，只能传递Student或Teacher的对象的地址，传递它们的对象是错的。
10年的建阳网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。营销型网站建设的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整建阳建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。创新互联从事“建阳网站设计”,“建阳网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。
相反，如果结构Student和Teacher实现接口Human的方法SayHello时，接受的是通过一个对象（像(s Student)和(t Teacher)）来调用这个方法。则在调用SayHi函数时，既能传递Student或Teacher的对象，也能传递Student或Teacher的对象的地址。
相比较 C 和 Java 等其它语言而言，Go 语言中的 switch 结构使用上更加灵活。它接受任意形式的表达式，例如：
switch var1 {
case val1:
...
case val2:
...
default:
...
}
变量 var1 可以是任何类型，而 val1 和 val2 则可以是同类型的任意值。类型不被局限于常量或整数，但必须是相同的类型；或者最终结果为相同类型的表达式。前花括号{必须和 switch 关键字在同一行。 您可以同时测试多个可能符合条件的值，使用逗号分割它们，例如：case val1, val2, val3。每一个 case 分支都是唯一的，从上至下逐一测试，直到匹配为止。一旦成功地匹配到每个分支，在执行完相应代码后就会退出整个 switch 代码块，也就是说你不需要特别使用 break 语句来表示结束。
Go语言里面switch默认相当于每个case最后带有break，匹配成功后不会自动向下执行其他case，而是跳出整个switch。
1、 string的定义
Golang中的string的定义在reflect包下的value.go中，定义如下：
StringHeader 是字符串的运行时表示，其中包含了两个字段，分别是指向数据数组的指针和数组的长度。
// StringHeader is the runtime representation of a string.
// It cannot be used safely or portably and its representation may
// change in a later release.
// Moreover, the Data field is not sufficient to guarantee the data
// it references will not be garbage collected, so programs must keep
// a separate, correctly typed pointer to the underlying data.
type StringHeader struct {
Data uintptr
Len int
}
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2、string不可变
Golang中的字符串是不可变的，不能通过索引下标的方式修改字符串中的数据：
在这里插入图片描述
运行代码，可以看到编译器报错，string是不可变的
在这里插入图片描述
但是能不能进行一些骚操作来改变元素的值呢？
package main
import (
"fmt"
"reflect"
"unsafe"
)
func main() {
a := "hello,world"
b := a[6:]
bptr := (*reflect.StringHeader) (unsafe.Pointer(b))
fmt.Println(a)
fmt.Println(b)
*(*byte)(unsafe.Pointer(bptr.Data)) = '.'
fmt.Println(a)
fmt.Println(b)
}
// 运行结果
hello,world
world
unexpected fault address 0x49d7e3
fatal error: fault
[signal 0xc0000005 code=0x1 addr=0x49d7e3 pc=0x4779fa]
goroutine 1 [running]:
runtime.throw(0x49c948, 0x5)
C:/Program Files/Go/src/runtime/panic.go:1117 +0x79 fp=0xc0000dbe90 sp=0xc0000dbe60 pc=0x405fd9
runtime.sigpanic()
C:/Program Files/Go/src/runtime/signal_windows.go:245 +0x2d6 fp=0xc0000dbee8 sp=0xc0000dbe90 pc=0x4189f6
main.main()
F:/go_workspace/src/code/string_test/main.go:20 +0x13a fp=0xc0000dbf88 sp=0xc0000dbee8 pc=0x4779fa
runtime.main()
C:/Program Files/Go/src/runtime/proc.go:225 +0x256 fp=0xc0000dbfe0 sp=0xc0000dbf88 pc=0x4087f6
runtime.goexit()
C:/Program Files/Go/src/runtime/asm_amd64.s:1371 +0x1 fp=0xc0000dbfe8 sp=0xc0000dbfe0 pc=0x435da1
Process finished with the exit code 2
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在上面的代码中，因为在go语言中不能进行指针的加减运算，因此取切片，让b的Data指针指向’,'所在的位置。然后把"hello,world"中的逗号改为点，但是发现还是不行，程序直接崩溃了。看来go语言中的指针得到了大大的限制，设计者并不想让程序员过度使用指针来写出一些不安全的代码。
3、使用string给另一个string赋值
Golang中的字符串的赋值并不是拷贝底层的字符串数组，而是数组指针和长度字段的拷贝。例如：当我们定义了一个字符串 a := “hello,world” 然后定义了 b := a 底层所做的操作只是创建了两个StringHeader的结构体，它们的Data字段都指向同一段数据，如下图：
在这里插入图片描述
我们可以利用代码来证实这一点：
package main
import (
"fmt"
"reflect"
"unsafe"
)
func main() {
a := "hello,world"
b := a
fmt.Println(a)
fmt.Println(b)
aptr := (*reflect.StringHeader) (unsafe.Pointer(a))
bptr := (*reflect.StringHeader) (unsafe.Pointer(b))
fmt.Println("a ptr:", unsafe.Pointer(aptr.Data))
fmt.Println("b ptr:", unsafe.Pointer(bptr.Data))
}
// 运行结果
hello, world
hello, world
a ptr: 0x6bdb76
b ptr: 0x6bdb76
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在上面的代码中，将a和b转换为StringHeader类型的指针，然后分别打印出，a和b的Data指针的值，发现是相同的
那么如果对a做切片赋值给b呢？
func main() {
a := "hello,world"
b := a[6:]
fmt.Println(a)
fmt.Println(b)
aptr := (*reflect.StringHeader) (unsafe.Pointer(a))
bptr := (*reflect.StringHeader) (unsafe.Pointer(b))
fmt.Println("a ptr:", unsafe.Pointer(aptr.Data))
fmt.Println("b ptr:", unsafe.Pointer(bptr.Data))
}
// 运行结果
hello,world
world
a ptr: 0xd4d849
b ptr: 0xd4d84f
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0xd4d849 - 0xd4d84f = 0x000006
显然，也没有分配新的数组并拷贝数据，而是将原字符数组的指针的偏移赋给了b的StringHeader的Data
4、string重新赋值
如果对一个已经赋值的字符串重新赋值，也不会修改原内存空间，而是申请了新的内存空间，对其赋值，并指向新的内存空间。如下图：
在这里插入图片描述
也可以使用代码来证实一下：
package main
import (
"fmt"
"reflect"
"unsafe"
)
func main() {
a := "hello,world"
aptr := (*reflect.StringHeader) (unsafe.Pointer(a))
fmt.Println("a ptr:", unsafe.Pointer(aptr.Data))
fmt.Println("a len", aptr.Len)
a = "hello,golang"
newAPtr := (*reflect.StringHeader) (unsafe.Pointer(a))
fmt.Println("b ptr:", unsafe.Pointer(newAPtr.Data))
fmt.Println("b len:", newAPtr.Len)
}
// 运行结果
a ptr: 0x3ed7f4
a len 11
b ptr: 0x3edb2c
b len: 12
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golang中的字符串
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Golang Strings 官方包常用方法，学会这些够用了
1.判断是否以某字符串打头/结尾 2.字符串分割 3.返回子串索引 4.字符串连接 5.字符串转化为大小写 6.统计某个字符在字符串出现的次数 7.判断字符串的包含关系 8.字符串替换
方法：
先拆分，然后把拆分的字符串存到数据组中即可，代码参考
public class STest
{
public static void main(String[] args)
{
String t="abc,edf,xyz";
String[] chrstr=t.split(",");
for(int i=0;ichrstr.length;i++)
{
System.out.println(chrstr[i]);
}
}
}
支付系统应该是高度集权的，还是完全地分布式、去中心化呢？Hyperledger团队认为，两者中间应该有个平衡——权力既不是集中在某一个机构，也不是完全地分布式，而是进行合理适当地分割成若干部分。分权这个最早由英国哲学家约翰·洛克提出的政治概念，被Hyperledger用在支付系统的权力分布上。就如下图所示，第一种是一般国家和第三方支付系统的“中心化”网络，第三种是比特币式的点对点“去中心化”网络，而第二种，就是Hyperledger所建立的支付协议体系。Hyperledger是一个开源平台，允许任何人发行个人货币。Hyperledger开源支付协议由来自香港的DanielFeichtinger首先创立，他是Hyperledger的核心开发者以及分布式共识机制的发明者。Hyperledger的另一成员DanO’Prey作为联合创始人，在今年4月加入。在此之前，O’Prey创立了一家可视化云计算工具麦德云，公司Base在北京，帮助开发者更方便地使用AmazonAWS，早期获得红杉资本150万美元融资，O’Prey三个月前从CEO位置离职。O’Prey加入Hyperledger，则是负责市场和商业拓展相关工作。目前，Hyperledger的服务器和客户端代码已经上传到GitHub上。Hyperledger支付协议的提出，很大程度上受到Ripple的影响。在Hyperledger网站问答页面末端，团队表示，可以把Hyperledger看做Ripple的替代方案或者补充体系。Ripple是继Bitcoin之后，另外一个被看好的数字货币。而Ripple与Bitcoin最大的不同在于，两者的逻辑正好相反。Bitcoin首先是个数字货币，其次才是再其基础上的支付手段；而Ripple的理念是让支付变得更容易，首先是支付，为了让支付更方便和货币流通才创造了自己的虚拟货币XRP。在Ripple支付网络中，可以转账任意一种货币，包括美元、欧元、人民币、日元或者Bitcoin，简便易行快捷，交易确认在几秒以内完成，交易费用几乎是零，没有所谓的跨行异地以及跨国支付费用。相比BitCoin账本需要六次确认，每次10分钟，确认时间总计需要将近1个小时。Ripple则是引入了一个“共识（Consensus）”机制，通过特殊节点的投票，在很短的时间内就能够对交易进行验证和确认。Ripple的交易确认过程可在几秒钟之内完成。Hyperledger则是采用类似Ripple“共识”机制，达成共识则是通过拜占庭容错算法机制。另外，Ripple客户端不需要下载区块链（记录历史交易数据），它在普通节点上舍弃掉已经验证过的总帐本链，只保留最近的已验证总帐本和一个指向历史总帐本的链接，因而同步和下载总帐本的工作量很小。区块链体积的不断增大，成为了BitCoin的另一大问题。每次比特币钱包安装，需要消耗大量时间下载数据块。在过去一年中，随着交易数量的增加，特别是博彩网站上出现大量的小额交易，块环链体积扩大两倍变成15Gb。同时，在总账和共识机制下应运生的Ripple还具有绝对准确的网络欠条标记功能，这其中隐藏着一个颠覆性思想——用户可以发行自己的货币。用户可以自行设定欠条的名称、与美元或者比特币兑换的比例，这事实上就是“个人货币”，其核心是在颠覆以政府信用为核心的货币，而将每一次信任的选择权交给用户。验证时间长、不断增长的块环链（记录历史交易数据）以及不可靠交易的增加，是BitCoin现在所面临的问题。这些也是Hyperledger试图解决的问题，Hyperledger继承了Ripple的优点，通过引入类似Ripple的共识机制，缩短验证时间，去除块环链、使用投票机制（三分之二同意）通过交易要求，能够自动侦测并清除损坏的节点。Ripple的理念早在2004年就已经出现，RyanFugger推出了Ripple的第一个实现版本。它的目标是构建一个去中心化的、准许任何人创建自家货币的虚拟货币系统。Ripple网络中的金钱都用“债务”表示，所有交易均表现为帐务余额的变化。Ripple项目的初衷就是要建立一个分布式的P2P清算网络：每个人都是自己的银行，可以签发、接受借贷，同时又作为借贷通道（例如A想向B借钱，他们互不认识，却正好都认识C，那么C就可以作为A、B的通道，C先向B借钱，然后再把钱借给A，间接实现A向B借钱）。Ripple的设计思路基于熟人关系和信任链，一个人要使用Ripple网络进行汇款或借贷，前提是在网络中已经存在他的朋友，否则无法在该用户与其它用户之间建立信任链，所以导致Ripple用户一直不多。用户局限在小圈子的问题，在新公司OpenCoin成立之后得到了解决。OpenCoin推出了新版Ripple，引入两个措施解决孤立小圈子的问题：其一是推出Ripple币——XRP，它作为Ripple网络的基础货币，就像比特币一样可以整个网络中流通，而不必局限于熟人圈子；其二是引入网关（Gateway）系统，它类似于货币兑换机构，允许人们把法定货币注入、抽离Ripple网络，并可充当借、贷双方的桥梁。那么，Hyperledger与Ripple到底有哪些不同呢？根据Hyperledger团队给出的说法：?在理念上，Ripple是集中在根据实体的信誉，形成信任链，找到最简洁的途径实现交易，这种交易可以是跨币种的。而Hyperledger的目的是，让私人实体能够便捷地发行货币，并且对于发行量有着精确的控制；?Ripple和Hyperledger有着同样地“共识”机制，附着相同的协议，但会员和隐私的规则不太一样；?Hyperledger并没有在系统中自己发行一种货币；目前，Ripple的商业化业务分为两种：一种是Ripple直接提供给银行类金融机构汇款技术和底层协议，这相当于替换原来成本高昂的SWIFT技术，Ripple只在其中担任技术提供者，用户可以打开招商银行的客户端，在汇款一栏选择用SWIFT汇款，或者用Ripple汇款，Ripple存在的意义是利用技术革新去改变帮助银行缩减成本；另一种则是直接面向消费者的业务。用户可以登录Ripple的网页或者下载一个Ripple钱包的App，可以自由在其中进行跨境汇款、记账或者在真实货币与虚拟货币之间兑换。这其中的网管可以是银行，也可以是第三方支付企业，甚至可以是个人。如何参与到Hyperledger？它的共识池总共分为四部分：testpool、mainpool、custompool以及premiumpool。?testpool对所有人都免费开放，在里面可以发布你个人的分类账（货币）或者测试第三方应用程序，甚至可以尝试攻击支付系统，做你想做的；?mainpool是基础池，池中的每个节点要求一个独特的域名和SSL证明，现在加入邮件列表，将在Hyperledger发布后第一时间通知；?custompool则是允许用户自定义池子，可以把池子限定在一个国家、一所大学等；?premiumpool是一个商业化的池子，运营一个“共识”节点有着更严格的限制和要求，每次分类账的请求都要被审计，并且加入需要缴纳会员订阅费，具体的规则需要和Hyperledger团队沟通联系。
对于mmap，您是否能从原理上解析以下三个问题：
要解决这些疑问，可能还需要在操作系统层面多了解。本文将尝试通过这些问题深入剖析，希望通过这篇文章，能使大家对mmap有较深入的认识，也能在存储引擎的设计中，有所参考。
最近在研发分布式日志存储系统，这是一个基于Raft协议的自研分布式日志存储系统，Logstore则是底层存储引擎。
Logstore中，使用mmap对数据文件进行读写。Logstore的存储结构简化如下图：
Logstore使用了Segments Files + Index Files的方式存储Log，Segment File是存储主体，用于存储Log数据，使用定长的方式，默认每个512M，Index File主要用于Segment File的内容检索。
Logstore使用mmap的方式读写Segment File，Segments Files的个数，主要取决于磁盘空间或者业务需求，一般情况下，Logstore会存储1T~5T的数据。
我们先看看什么是mmap。
在深入理解计算机系统这本书中，mmap定义为：Linux通过将一个虚拟内存区域与一个磁盘上的对象(object)关联起来，以初始化这个虚拟内存区域的内容，这个过程称为内存映射(memory mapping)。
在Logstore中，mapping的对象是普通文件(Segment File)。
我们先来简单看一下mapping一个文件，mmap做了什么事情。如下图所示：
假设我们mmap的文件是FileA，在调用mmap之后，会在进程的虚拟内存分配地址空间，创建映射关系。
这里值得注意的是， mmap只是在虚拟内存分配了地址空间 ，举个例子，假设上述的FileA是2G大小
在mmap之后，查看mmap所在进程的maps描述，可以看到
由上可以看到，在mmap之后，进程的地址空间7f35eea8d000-7f366ea8d000被分配，并且map到FileA，7f366ea8d000减去7f35eea8d000，刚好是2147483648(ps: 这里是整个文件做mapping)
在Linux中，VM系统通过将虚拟内存分割为称作虚拟页(Virtual Page，VP)大小固定的块来处理磁盘(较低层)与上层数据的传输，一般情况下，每个页的大小默认是4096字节。同样的，物理内存也被分割为物理页(Physical Page，PP)，也为4096字节。
上述例子，在mmap之后，如下图：
在mmap之后，并没有在将文件内容加载到物理页上，只上在虚拟内存中分配了地址空间。当进程在访问这段地址时（通过mmap在写入或读取时FileA），若虚拟内存对应的page没有在物理内存中缓存，则产生"缺页"，由内核的缺页异常处理程序处理，将文件对应内容，以页为单位(4096)加载到物理内存，注意是只加载缺页，但也会受操作系统一些调度策略影响，加载的比所需的多，这里就不展开了。
(PS: 再具体一些，进程在访问7f35eea8d000这个进程虚拟地址时，MMU通过查找页表，发现对应内容未缓存在物理内存中，则产生"缺页")
缺页处理后，如下图：
我认为从原理上，mmap有两种类型，一种是有backend，一种是没有backend。
这种模式将普通文件做memory mapping(非MAP_ANONYMOUS)，所以在mmap系统调用时，需要传入文件的fd。这种模式常见的有两个常用的方式，MAP_SHARED与MAP_PRIVATE，但它们的行为却不相同。
1) MAP_SHARED
这个方式我认为可以从两个角度去看：
2) MAP_PRIVATE
这是一个copy-on-write的映射方式。虽然他也是有backend的，但在写入数据时，他会在物理内存copy一份数据出来(以页为单位)，而且这些数据是不会被回写到文件的。这里就要注意，因为更新的数据是一个副本，而且不会被回写，这就意味着如果程序运行时不主动释放，若更新的数据超过可用物理内存+swap space，就会遇到OOM Killer。
无backend通常是MAP_ANONYMOUS，就是将一个区域映射到一个匿名文件，匿名文件是由内核创建的。因为没有backend，写入/更新的数据之后，若不主动释放，这些占用的物理内存是不能被释放的，同样会出现OOM Killer。
到这里，这个问题就比较好解析了。我们可以将此问题分离为：
-- 虚拟内存是否会出问题：
回到上述的"mmap在进程虚拟内存做了什么"，我们知道mmap会在进程的虚拟内存中分配地址空间，比如1G的文件，则分配1G的连续地址空间。那究竟可以maping多少呢？在64位操作系统，寻址范围是2^64 ，除去一些内核、进程数据等地址段之外，基本上可以认为可以mapping无限大的数据(不太严谨的说法)。
-- 物理内存是否会出问题
回到上述"mmap的分类"，对于有backend的mmap，而且是能回写到文件的，映射比内存+swap空间大是没有问题的。但无法回写到文件的，需要非常注意，主动释放。
MAP_NORESERVE是mmap的一个参数，MAN的说明是"Do not reserve swap space for this mapping. When swap space is reserved, one has the guarantee that it is possible to modify the mapping."。
我们做个测试：
场景A：物理内存+swap space: 16G，映射文件30G，使用一个进程进行mmap，成功后映射后持续写入数据
场景B：物理内存+swap space: 16G，映射文件15G，使用两个进程进行mmap，成功后映射后持续写入数据
从上述测试可以看出，从现象上看，NORESERVE是绕过mmap的校验，让其可以mmap成功。但其实在RESERVE的情况下(序列4)，从测试结果看，也没有保障。
mmap的性能经常与系统调用（write/read）做对比。
我们将读写分开看，先尝试从原理上分析两者的差异，然后再通过测试验证。
我们先来简单讲讲write系统调用写文件的过程：
再来简单讲讲使用mmap时，写入文件流程：
系统调用会对性能有影响，那么从理论上分析:
下面我们对两者进行性能测试：
场景：对2G的文件进行顺序写入(go语言编写)
每次写入大小 | mmap 耗时 | write 耗时
--------------- | ------- | -------- | --------
| 1 byte | 22.14s | 300s
| 100 bytes | 2.84s | 22.86s
| 512 bytes | 2.51s | 5.43s
| 1024 bytes | 2.48s | 3.48s
| 2048 bytes | 2.47s | 2.34s
| 4096 bytes | 2.48s | 1.74s
| 8192 bytes | 2.45s | 1.67s
| 10240 bytes | 2.49s | 1.65s
可以看到mmap在100byte写入时已经基本达到最大写入性能，而write调用需要在4096(也就是一个page size)时，才能达到最大写入性能。
从测试结果可以看出，在写小数据时，mmap会比write调用快，但在写大数据时，反而没那么快(但不太确认是否go的slice copy的性能问题，没时间去测C了)。
测试结果与理论推导吻合。
我们还是来简单分析read调用与mmap的流程：
从图中可以看出，read调用确实比mmap多一次copy。因为read调用，进程是无法直接访问kernel space的，所以在read系统调用返回前，内核需要将数据从内核复制到进程指定的buffer。但mmap之后，进程可以直接访问mmap的数据(page cache)。
从原理上看，read性能会比mmap慢。
接下来实测一下性能区别：
场景：对2G的文件进行顺序读取(go语言编写)
(ps: 为了避免磁盘对测试的影响，我让2G文件都缓存在pagecache中)
每次读取大小 | mmap 耗时 | write 耗时
--------------- | ------- | -------- | --------
| 1 byte | 8215.4ms | 300s
| 100 bytes | 86.4ms | 8100.9ms
| 512 bytes | 16.14ms | 1851.45ms
| 1024 bytes | 8.11ms | 992.71ms
| 2048 bytes | 4.09ms | 636.85ms
| 4096 bytes | 2.07ms | 558.10ms
| 8192 bytes | 1.06ms | 444.83ms
| 10240 bytes | 867.88µs | 475.28ms
由上可以看出，在read上面，mmap比write的性能差别还是很大的。测试结果与理论推导吻合。
对mmap的深入了解，能帮助我们在设计存储系统时，更好地进行决策。
比如，假设需要设计一个底层的数据结构是B+ Tree，node操作以Page单位的单机存储引擎，根据上述推论，写入使用系统调用，而读取使用mmap，可以达到最优的性能。而LMDB就是如此实现的。
