修改模块

01语言/1go/10内存管理.md

@@ -1,5 +1,7 @@
 ## 内存管理
 
+- [Go垃圾回收之三色标记算法](https://cloud.tencent.com/developer/article/1608932)
+
 #### 常见的GC模式
 
 - 引用计数(销毁引用,计数器-1,为0,回收)

03容器和集群/2k8s/service.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+## Service
+
+### type
+
+[k8s四种port解析](https://blog.csdn.net/a772304419/article/details/113447005)
+
+- nodePort:
+
+
+### kube-proxy模式
+
+- ip-tables模式：当service或者endpoints、pod发生变化时，kube-proxy会创建对应的iptables规则。
+- Userspace模式：这种模式时最早的，不过已经不推荐使用了，效率低，因为需要在内核态和用户态多次转换。
+- IPVS代理模式：当service有成千上万个的时候速度上会更占优势。而且有更多的lb策略。
+

04linux/1常用命令.md

@@ -86,4 +86,19 @@ $ dig +trace +nodnssec www.baidu.com
 
 ```shell script
 netstat -n | awk '/^tcp/ {++S[$NF]} END {for(a in S) print a, S[a]}'
+```
+
+11. 查看打开文件句柄数排名
+
+```shell script
+lsof -n|awk '{print $2}'|sort|uniq -c|sort -nr|more
+```
+
+12. 设置用户守护进程打开文件句柄数
+
+```shell script
+vim /etc/systemd/user.conf
+vim /etc/systemd/system.conf
+DefaultLimitNOFILE=100000
+DefaultLimitNPROC=65535
 ```

12协议和概念/0目录.md

@@ -16,4 +16,6 @@
 
 8. [IPC](./8IPC.md)
 
-9. [OSI模型](./9OSI模型.md)
+9. [OSI模型](./9OSI模型.md)
+
+10. [IaaS、PaaS、SaaS的区别](./10Iass-Pass-Sass.md)

12协议和概念/10Iass-Pass-Sass.md

@@ -0,0 +1,3 @@
+## IaaS、PaaS、SaaS的区别
+
+[IaaS、PaaS、SaaS的区别](https://zhuanlan.zhihu.com/p/276054509)

14数据结构和算法/1数据结构.md

@@ -159,6 +159,9 @@ Tree:是n（n>=0）个节点的有限集T
 
 二叉查找树要求，在树中的任意一个节点，左子树值<节点值<右子树值
 
+#### 平衡树
+
+平衡树(Balance Tree，BT) 指的是，任意节点的子树的高度差都小于等于1。
 
 ##### 特性
 
@@ -198,7 +201,13 @@ AVL树每次插入,删除,更新都要调整树,比较复杂,耗时,而红黑树
 - 堆中每一个节点的值都必须大于等于（或小于等于）其子树中每个节点
 - 大顶堆和小顶堆
 - 插入一个数据的时候，我们把新插入的数据放到数组的最后，然后从从下往上堆化；删除堆顶数据的时候，我们把数组中的最后一个元素放到堆顶，然后从上往下堆化。这两个操作时间复杂度都是O(logn)
-
+
+##### 最小四叉堆（高性能定时器）
+
+[go定时器](https://zhuanlan.zhihu.com/p/149518569)
+
+- 为什么使用四叉堆：1、上推节点快 2、对缓存友好（提高5%性能）
+
 ##### 为什么堆排序没有快速排序快
 
 - 堆排序数据访问的方式没有快速排序友好,跳着访问,对cpu不友好                               

16架构/5缓存.md

@@ -20,7 +20,20 @@
     1. 缓存失效,加互斥锁,只有一个线程可以访问DB去请求数据缓存,其他线程sleep,然后再请求缓存
     2. key不过期,维护一个假定过期时间,异步更新数据,性能好,代码复杂
     3. 如果生成缓存数据十分耗时,需要主动更新缓存
+
+#### 缓存一致性
+
+- 原因: 数据更新的同时缓存数据没有实时更新
+- 解决:
+    1. 主动更新
 
+#### 缓存 “无底洞” 现象
+
+- 原因: 为了满足业务要求添加了大量缓存节点,客户端一次批量操作会涉及多次网络操作，这意味着批量操作的耗时会随着节点数目的增加而不断增大
+- 解决:
+    1. 优化批量数据操作命令
+    1. 减少网络通信次数
+
 ### 缓存淘汰算法
 - FIFO(First In First Out)先进先出,时间维度**缺点**:最早添加但也最常被访问
 - LFU(Least Frequently Used)最少使用,频率维度**缺点**:历史访问次数过高，而迟迟不能被淘汰