gRPC 实战：性能优化、负载均衡与熔断限流
本文深入探讨gRPC在云原生微服务中的性能优化与高可用实践。核心内容包括：
1. **性能优化**：通过HTTP/2多路复用、连接复用、流控窗口调优（如`MaxConcurrentStreams`）提升并发能力；结合Protobuf序列化与压缩（如gzip）减少开销；使用超时重试机制保障服务韧性。
2. **负载均衡**：基于客户端负载均衡（如`round_robin`策略），结合服务发现（DNS/Consul/K8s）实现动态节点分配，并通过健康检查与优雅摘除保障流量平滑切换。
3. **容错防护**：集成熔断器（如gobreaker）隔离故障，动态限流（令牌桶/多租户维度）防止流量过载，配合并发控制（信号量隔离）提升系统稳定性。
4. **可观测性**：通过Prometheus监控指标（QPS/延迟）、pprof性能分析及分布式追踪（OpenTelemetry）实现全链路调优。
最后总结生产环境关键实践：避免连接泄漏、保障接口幂等、灰度发布与多版本兼容，并展望xDS动态配置与服务网格等未来趋势。
K8S-云原生
未读
【k8s篇】搭建k8环境
环境部署 hostnamectl set-hostname k8s-master
hostnamectl set-hostname k8s-node1
hostnamectl set-hostname k8s-node2
# 将 SELinux 设置为 permissive 模式（相当于将其禁用
Java
未读
【JVM篇】Java开疆拓土的垃圾收集器ZGC
为了满足不同的业务需求，Java 的 GC 算法也在不停迭代，对于特定的应用，选择其最适合的 GC 算法，才能更高效的帮助业务实现其业务目标。对于这些延迟敏感的应用来说，GC 停顿已经成为阻碍 Java 广泛应用的一大顽疾，需要更适合的 GC 算法以满足这些业务的
GoLang
未读
Go 1.18 泛型全面讲解
Go 1.18正式引入争议已久的泛型特性，通过类型形参（Type Parameter）和类型实参（Type Argument）实现代码复用。其核心机制包括：
1. **泛型类型**：如 `type Slice[T int|float32] []T`，通过类型约束（Type Constraint）限定可接受的类型，实例化后（如 `Slice[int]`）才能使用。
2. **泛型方法**：泛型类型可定义方法（如 `(s MySlice[T]) Sum() T`），实现通用数据结构（如队列、栈）。
3. **泛型函数**：如 `func Add[T int|float64](a, b T) T`，支持自动推导类型实参。
接口被重新定义为“类型集”（Type Set），支持通过 `|` 组合类型或接口，并引入 `~` 指定底层类型、`any` 替代 `interface{}`、`comparable` 约束可比较类型等新特性。泛型适用于为不同类型编写相同逻辑的场景，可避免反射带来的性能损失和类型安全问题，但需注意其语法限制（如匿名结构体/函数不支持泛型）。
