很多应用都属于数据密集型应用，而非计算密集型；对于这类应用，CPU 往往不是第一限制性因素，关键在于数据量 、数据复杂度 和 数据的快速多变性；因此数据库的选型在应用系统设计中就显得比较重要。数据库（数据引擎）最核心的任务就是“读到写入的值”，我们尝试从“最简单的脚本文件数据读写”一步一步扩展讨论到“分布式键值数据库”，在这个过程中我们会遇到很多“挑战”，并尝试逐步解决。
Linux下开发者习惯在物理机或者虚拟机环境下使用top和free等命令查看机器和进程的内存使用量，近年来越来越多的应用服务完成了微服务容器化改造，过去查看、监控和定位内存使用量的方法似乎时常不太奏效。如果你的应用程序刚刚迁移到K8s中，经常被诸如以下问题所困扰：容器的内存使用率为啥总是接近99%？malloc/free配对没问题，内存使用量却一直上涨？内存使用量超过了限制量却没有被OOM Kill? 登录容器执行top,free看到的输出和平台监控视图完全对不上？... 本文假设读者熟悉Linux环境，拥有常见后端开发语言(C/C++ /Go/Java等)使用经验，希望后面的内容能在读者面临此类疑惑时提供一些有效思路。
2022 年，Stable Diffusion 和 ChatGPT 先后点燃了 AI 图像生成和大语言模型的燎原火星，两个领域也一同组成了此次生成式 AI 浪潮的最大两块版图。与之相对的是，AI 视频生成虽受关注，却因技术进展缓慢鲜见波澜。直至 2024 年 2 月，OpenAI 以世界模拟器的名号发布了视频生成模型 Sora，可以生成长达一分钟的逼真视频。这个领域自此变天了。
在程序员的日常工作中，解决技术问题往往是最后要做的事情，而在此之前总是要面临诸多跨服聊天的无效沟通：你这个文档怎么没更新？变更了我怎么不知道？这乱七八糟的错误码都是啥意思？我们拉个会对齐一下？
从2020年《全球数据安全倡议》作出尊重各国数据主权的郑重承诺，到2024年《全球数据跨境流动合作倡议》明确提出加快数据领域国际合作，推动以数据流动为牵引的新型全球化，我国在数据跨境流动议题上的立场行动日益清晰。
在《醍醐灌顶！异地多活架构设计看这篇就够了》一文中，基于容灾需要，讨论了数据写入的架构模型。数据读取方面，重点在于解决读取请求的负载分担、路由选择的问题，对于容灾架构的选择影响不大。不过，其中的“写后立即读”场景，是个一致性范畴的问题，即写入的数据和写入后读到的数据是否一致的问题，本文不展开讨论各种一致性模型，只关注“写后立即读”的要求是数据写入后短时间内到来的读请求能够读取到最新写入的值这一具体问题，这是互联网应用中数据读取中比较独特和典型的场景，值得深入探讨，本文尝试分析一下这个问题的细节并探讨相应的解决思路。
