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自圆其说是本 blog 的宗旨，有的时候理论真实可能会更加复杂，但是我愿意使用自己能理解的方式去理解的，并且达到自圆其说的地步；目前处于分布书存储领域，这个领域大神 太多但我不是那种很牛逼的大神。来这个领域只是为了追求自己喜欢做的事情,所以会持续几年吧。
个人喜欢非常 cool 的工具和膜拜各类大神，前提是你真的比我厉害，不喜欢吹嘘的人。算不上很喜欢写程序，但是挺喜欢现在的状态，最好 35 岁别把我裁了就更加好了。梦想着 自己能实现收支平衡，做一个开心的废物；最近一段时间正在学习 Rust，这个语言我超级喜欢，因为我非常喜欢 C++，但是不得不说 C++ 的包袱太重了；下一份工作可能会尝试 remote work，不知道这是不是我喜欢的生活； 家中有一个小宝贝，有点任性，不知道我能不能教育好她，希望她能健健康康的成长，我努力让自己不焦虑去鸡娃；我努力让你成为富 二代吧。
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本周是black Friday,我订阅了几个AI服务，还是蛮贵的...不过这样基本上构成我目前整体的知识阅读的过程，随着Ai的不断发展，工具链的替换可能是很重要的一个过程的。我主要订购了以下几个工具： Memo: 这个工具的主要作用是将视频/audio转srt，并且带有ai翻译的工具；当然我觉得它做的非常好的是，它把整个链路做的非常好的，并且可以用本地的资源做audio->text；而且它自带了很多的ai功能，比如对字幕进行进一步的AI的处理，提问，summarize和思维导图等等；目前我主要...
今天凌晨4点多起来看了一眼丈母娘的发烧是否ok...就导致我有点睡不着的，刷了一会推特之后又开始睡觉了，于是就开始做了一个很可怕的梦。 噩梦 那天，我不知道是在哪里..我带着女儿和我弟出去玩的，貌似是一个风景山区。于是我就带着女儿和弟弟出去玩的；我们走啊走, 沿着一条路一直走..突然看到一个小道有一家饭店的，这个饭店是比较特殊，有很多海鲜的；我看上了一只大龙虾，我问多少钱的，他说大概就70rmb就可以的。。。我觉得很划算的，我心想：我买下来，到时候把老婆叫过来一起吃的，并且告诉她这个才70rmb...
下面我分享一个推特上的一个关于子女教育的推 哈哈哈哈，李诞这个视频我看过 我给你分享几个我和我女儿之间的小故事 第一个故事 我经常给小朋友说：你们现在上学的成绩不重要，你们现在数学考试都是语文脑筋急转弯，语文考试都是历史背诵，一点用都没有，你出了社会就知道，社会根本没有选择题，社会要有选择题就好了，最难的是你遇到困难，你连门都找不到。我第一次这样讲的时候是女儿小学4年级，那时候我女儿听的一愣一愣的，她不明白，但是觉得我的理论和学校的不一样，很狂妄，但是她很喜欢，哈哈哈哈。 她什么时候真正明...
最近我在国内，我老婆在马来；最近在计划搬家的，找的那个房子不包含一些必要的家具，于是我老婆就必须要买点家具的，主要是沙发和餐桌..我们本来计划是说去ikea去买，但是我老婆觉得ikea的家具不便宜，并且款式一般的，最终问了中介找了一个二手平台找找看不错的家具。 我老婆挑了两个家具的，我看了一下价格也不算便宜的，但是我老婆喜欢的，于是我就说你觉得ok那就购买吧。我还顺便问了一下，这个家具能不能线下看一下货的，但是我老婆说这货在很远的地方的，大概是300公里的一个城市的。那我就说这个包邮吗，我老婆说...
1. Current 当下 最近依然还在中国，已经回来快一个月了. 最近一直在忙着带丈母娘看病和住院的。索性一切都还在可控范围内的，丈母娘由于糖尿病控制的很差导致本身的冠心病也复发. 这次去浙江省人民医院去做了造影检查和支架植入的手术的，不过这一切都比我预估的要顺利，我就怕她由于长时间没吃药和高血糖的持续的时间太长了，会带来严重的问题，不过好在没有发生最坏的事情的。 因为做了手术，所以这段时间我和我老婆的姐姐每人轮换的陪床，不过陪床真的好累的，因为睡得很不好的，特别的累。不过好在都结束了，而且丈...
在工作 2 年的时候，我老大让我去研究seastar这个框架，由于那个时候的技术水平限制我一直不明白它到底做了什么，导致性能上很牛逼。但是在那个时候我开始接触到了异步这个概念，经过了大约 5 年的时间，由于工作经验的沉淀，慢慢的对这个概念有了那么一丝的理解。给自己立了一个 flag，准备在半年之后在工作中分享这个主题
主要会分享内容有
以上这些内容是目前自己一定会输出的，后面会有一些更加业务层面的异步讨论，不过我现在还没有想好;
真的开始这个系列之前，先聊聊异步本身吧， why, what, how;
这个观点主要是之前在逛知乎的时候看到了，大概意思是：异步本质上是为了尽可能的提高 cpu 有效利用率; 随着技术的发展 cpu 的速率其实已经远比其他的设备要快很多的，即使内存速度也是比 cpu 要慢几个数量级; 通常程序可以分为 2 种类型，分别为数据密集型 (IO 密集型) 和计算密集型的程序，计算密集型程序主要是通过 cpu 来完成计算任务，比如加密、编码等，对 cpu 有效利用都很高；但是数据密集型 (IO 密集型) 程序，主要是与外界设备进行交互，这种统称为 IO 操作；目前比较多的 IO 设备有：
磁盘/ssd
内存
网络
...
这些设备的速度和 cpu 相差好几个数量级，当一个 IO op 从 cpu 发送给设备的时候，这个时候设备的反应对 cpu 来说是非常非常慢的，如果 cpu 等待设备返回的话，那么 cpu 真正有效的工作时间都只有一点点，其他时候都是等待设备的返回。为此硬件工程师和软件工程师都发挥了逆天的能力来改造这些问题，而改造的本质都是操作设备的异步化，不要让 cpu 等待这些设备的反应，而是释放 cpu 去做其他更加重要事情，等设备反应过来再来通知 cpu. 而手段主要有几个：
硬件：通常的解决方式让设备能支持中断的方式来异步通知 cpu; 大部分硬件都是异步化的。当然也有一部分的原因在于一些操作比较简单但是非常消费 cpu，通过加入协作芯片来协助 cpu，比如 DMA 或者 FPGA，DMA 本质上就是觉得用一块专用芯片来进行完成内存 copy; FPGA 的话目前一些大厂会将一些固定的算法或者功能硬件化，比如 gzip，leveldb 中的 compaction 这些操作全部迁移到 fpga 上，这样让 cpu 更加专注于重要的事情。
软件：
所以异步出现的历史目的是为了提高 CPU 的利用率， 通过异步化操作让 CPU 尽可能都是满负荷的工作，也是 CPU 作为处理器的目标所在。当然异步肯定不只是为了 CPU，只不过在计算机历史的过程中，异步的主要的点在于 CPU 的利用率。 人类社会的分工，流水线产生本身也是异步一种体现，其本质也是为了极大化效率。 下面聊一些计算机异步技术的相关发展：
4. 协程 (coroutine)；和基于回调的方式实现逻辑是类似的 (上图)，区别点在于对用户的友好性极大的提升。协程的优势在于用同步的逻辑写异步的代码，估计这也是目前 golang 如何大火的原因之一，因为 golang 让写出性能非常不错的程序的门槛拉低了很多很多，只要你用 golang 写代码，基本上性能方面不会差很多，除非你的程序是计算密集型的。
实现逻辑：在用户层构建一个比线程粒度更加小的 op，这个 op 是用户自己来定义的，占用资源更加小、切换成本更加低，并且对底层是无感的；可以极大的增加 op 的个数来并发运行，底层 worker thread 去运行runnable 的 op，这样底层 worker thread 就非常高效。目前有两种实现 coroutine 的方式：
* stackful : 代表 golang
* stackless: rust 的`async/await`,C++ 20 最新提出的 coroutine
对于区别点可以 Google 一下。自己对这块还没有很深入研究，但是本质上在于 stackful 模拟了线程切换上下文切换这么一套东西，而 stackless 则是模拟一套函数调用，而对应的实现就在于 stackful 如果要做到通用，就必须有自己的 runtime，不然不同的架构下面上下文切换的方式会不一样；而 stackless 则是用一套标准的函数调用来实现的，也就是它没有依赖底层操作系统寄存器的东西，用现有的东西来实现的；哈哈，可能讲的不对；
聊到协程，聊一下一开始线程出现的时候，遇到的问题；当时的网络编程的架构大部分是如下图;叫做每链接每线程的模型，这种模型好处在于简单，而且对 cpu 来说也能提高效率，当年还没类似于 epoll 或者其他的操作系统支持的 api 的时候，用线程将 cpu 的性能提高是唯一的方式，但是这个架构的问题主要在于量到一定级别之后，对 os 来说非常的沉重，这种沉重体现在资源和切换上，所以才会有了[C10K problem](https://en.wikipedia.org/wiki/C10k_problem)的问题；到了协程的时代，其实这个架构就非常流行了，但是区别点在于可能是`one connection one coroutine`，而底层却使用了现代异步模型，从而极大的提高了本身的性能和易用性。
上面大概的聊了一下关于异步的一些知识；这是我这半年慢慢在思考的东西；我在 twitter 上曾经发言说：难道异步的本质是producer + queue + consumer吗？ 虽然这个言论非常的底层或者 low 了点，但是这个模型其实就是人类历史上的流水线模型，所以异步的本质是提高效率; 为什么能提高效率呢？因为 queue 中存在的 task 对于下游 worker 来说是直接可以运行的，在分工明确的情况下，对应下游的 worker 可以一直不停的工作着，这样对于 worker 来说效率就非常高，不需要等待；目前流式计算就是类似于这种模式，而进程内部的话可能 worker 的角色不会划分的如此细。
对于未来我比较看好 rust 的这种 stackless 的协程模型，其实我最近半年一直思考为什么 rust 如此自然的模型就没人早提出来呢？ 目前还没有答案；
这是异步系列的第一篇文档，下一个文章应该是 asio 的分析，会结合原理 +mongo 本身的使用来分析这个库，当然我没有分析它的协程，可能要到后面几篇再聊，比如和 goroutine 一起聊;