AQS (AbstractQueuedSynchronizer) 抽象类的队列式同步器

J.U.C是基于AQS实现的，AQS是一个同步器，设计模式是模板模式。
核心数据结构：双向链表 + state(锁状态)
底层操作：CAS

原理概览

AQS核心思想是，如果被请求的共享资源空闲，那么就将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，将共享资源设置为锁定状态；如果共享资源被占用，就需要一定的阻塞等待唤醒机制来保证锁分配。这个机制主要用的是CLH队列的变体实现的，将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。

CLH：Craig、Landin and Hagersten队列，是单向链表，AQS中的队列是CLH变体的虚拟双向队列（FIFO），AQS是通过将每条请求共享资源的线程封装成一个节点来实现锁的分配。

GZIP

• https://nowjava.com/book/java-example/11374
• Java GZIP Example – Compress and Decompress File
• java GZIP压缩与解压缩

一. 概览

插件式存储引擎， MongoDB 3.0引入了插件式存储引擎API，为第三方的存储引擎厂商加入MongoDB提供了方便
目前除了早期的MMAP存储引擎外，WiredTiger和RocksDB 均 已完成了对MongoDB的支持，

Analysis and design

App 的数据特点及可能的挑战

1. APP 的用户群体巨大， 后期登陆微信小程序，用户量预期会呈指数增长
2. app 内容主要为：文本内容, 图片, (小视频)，评论， 消息, 数量巨大
3. 用户操作，对数据库的读和写要求很高，写操作频繁。(上传图片，写twitter, 发表评论)
4. 用户场景变更，需求变化频繁，对数据库表字段的增加，修改提出了很高的要求.
5. 用户的数据价值较低 (非银行记录钱，财务数据类)，对事务性要求不高.

App 具有三高的特征：

• High performance - 对数据库高并发读写的需求。
• Huge Storage - 对海量数据的高效率存储和访问的需求。
• High Scalability && High Availability- 对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。

MongoDB可应对“三高”需求，传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。

参考文章

• CFS（完全公平调度算法）
• Linux进程调度策略（CFS调度）详解
• [Linux][Power]CFS调度策略
• Linux完全公平调度算法原理与实现
• Linux进程调度：完全公平调度器CFS

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