引言

由于数据存储期间，可能发生错误、故障的点特别多，比如网络中断、磁盘写满等，面对这些复杂的情况，应用层应付起来非常困难。所以就有了事务的概念，说道事务，我们最先能想到的就是：可以一次事务中将很多读写入操作打包成一个逻辑操作单元，整个事务不成功（Committed）便成仁（Rollback）。如果失败，应用层可根据情况安全地重试，不用担心部分写入的问题。

引言

完成第一部分的数据系统基础学习后，就开始进入分布式数据系统的世界了。前面学习的内容主要是针对单节点的情况；然而，在现实中，我们需要考虑到系统的扩展性、容错性以及延迟性等，这就引入了分布式系统。分布式系统中通常会有很多个节点，复杂度自然也上来了。这个部分将主要学习数据系统的复制、分区、事务、一致性共识算法、以及分布式系统设计时的一些挑战等，这些知识都比较硬核，也非常有趣。所以，「上车，走吧~」

本篇笔记重点是关于数据系统的复制和分区，可以了解下常规的主从复制原理、多主复制的应用场景，另外还介绍了无主复制的系统（如亚马逊 Dynamo 系统）。最后就是关于数据分区的介绍，可以了解下常见的分区策略，动态平衡策略等。

引言

《数据密集型应用系统设计》（Design Data-Intensive Applications）是一本非常有诚意、非常优秀的讲解针对数据密集场景下系统设计相关的目标、原则和技术选型等知识。作者结合理论与实践，为我们展现了一些技术的发展趋势以及它们之间的对比；同时还介绍了一些关键技术（如存储引擎、序列化协议、分布式一致性）等的实现原理，让我们能够知其然，更知其所以然。

引言

在一次排查某 HTTP 接口请求频繁因 context canceled 错误导致请求处理失败的问题期间，深入了解了下 Go 语言的 Context 实现。本文将首先介绍我们是如何排查诡异的 context canceled 产生原因（也就是在哪儿因为什么而导致取消的）；接下来将深入介绍 Context 诞生的目的、源码解析及应用场景等，便于更进一步加深对它的理解；最后我们也会谈及使用 Context 的一些痛点。