Gin是一个流行的Go语言Web框架，使用gin开发web程序十分便捷高效，中间件使用起来也较为方便。中间件在Gin中被定义为一个可以处理请求和响应的函数，它可以被插入到请求处理链中的任何位置。业余研究了一下Gin中的中间件机制，并列举一下使用中间件来实现各种功能。

我们在使用Go语言编写并发程序时，其中一个重要的问题是如何控制goroutine的数量。使用缓冲通道、sync.WaitGroup、semaphore等方法可以实现goroutine的数量控制。

Mojo一个给AI开发者提供的编程语言, 它结合了 Python 的可用性和 C 的性能，释放了 AI 硬件的可编程性和 AI 模型的可扩展性.

如果你定义一个结构体，那它在内存中到底占用多少内存? 内存的效率高么， 结构体在内存中的分布是怎样的， CPU是怎么读取的？

Kafka是如何做到超高并发(百万级)的，设计很是精妙，配合巧用文件系统，mmap技术，消息批量处理，零拷贝，简洁的消费者逻辑来完成。尤其是他的暴力输入输出美学，深受启发，对某些应用场景很是有启发作用。

在使用 Python 操作文件时，很多人会使用with上下文管理器来操作。操作系统限制任何单个进程可以拥有的打开文件的数量，这个可以使用工具 ulimit 查看。我们每次操作文件都去使用with来管理上下文，with封装了 try…except…finally 编码范式，能在任何情况下(当然不包括断电)极大限度的帮你关闭文件。

本文记录了自己对kafka消息模型的理解, 包括消息生产者和消费者是依据什么生产和拉取消息的, 以及kafka如何保障不同消费组不相互影响，如何保证同一个消费组内的消费者不重复消费消息, 比较适合刚入门的同学.

redis的主从同步会涉及到复制缓冲区, 复制积压缓冲区, 全量复制, 部分同步, replication buffer, 复制偏移量, 复制缓冲区限制, 高 I/O 操作, 磁盘快照 等知识点, 推荐几篇不错的文章

在部署redis时，为了保证稳定可用，很多情况下采用主从部署的方式，那么你就需要了解一些redis主从全同步和部分同步的知识和这个过程潜在的性能卡点，尤其是大数据量和高并发的情况下，复制缓冲区和复制积压缓冲区很容易出现写满问题。

Go的函数返回可以说是别出心裁，既可以用匿名返回值，也可以用命名返回值，虽然这两种方式都可以完成相同的功能，但是这里边还是有一些坑，尤其是在搭配defer的时候，返回的值可能不是你想的那样，很容易产生不太好排查的问题