一致性哈希

?環形Hash解決節點的增刪問題，虛擬節點解決平衡性問題。

http://blog.csdn.net/kongqz/article/details/6695417 ? http://www.jiacheo.org/blog/174 ? http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393 ?(虛擬節點)

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C10K問題

編寫連接數巨大的高負載服務器程序時，經典的多線程模式和select模式都不再適用。 應當拋棄它們，采用epoll/kqueue/dev_poll來捕獲I/O事件。最后簡要介紹了AIO。
epoll:(1) LT水平觸發 (2) ET邊緣觸發
epoll優于傳統select及poll有以下幾點：
(1) epoll不會隨著fd數目的增長而效率降低，而且一個進程同時打開的fd數目的限制也不會成為瓶頸。
(2) epoll使用mmap來進行內核與用戶空間的消息傳遞，以此避免內存拷貝的代價。

http://www.kegel.com/c10k.html ? http://blog.sina.com.cn/s/blog_68ffc7a40101822l.html ? http://wenku.baidu.com/view/33e41da6f524ccbff12184f9.html

蓄水池抽樣

題目：有一個很大很大的輸入流，大到沒有存儲器可以將其存儲下來，而且只輸入一次，如何從這個輸入流中隨機取得k個記錄？（N未知）
for i= k+1 to N
M=random(1, i);
if( M < k)
SWAP the Mth value and ith value
end for

http://www.cnblogs.com/giraffe/p/3223369.html

無鎖隊列

CAS操作——Compare & Set，或是 Compare & Swap，現在幾乎所有的CPU指令都支持CAS的原子操作。
1）無鎖隊列主要是通過CAS、FAA這些原子操作，和Retry-Loop實現。這些技術都可以用在其它的無鎖數據結構上。
2）對于Retry-Loop，其實和鎖什么什么兩樣。只是這種“鎖”的粒度變小了，主要是“鎖”HEAD和TAIL這兩個關鍵資源。而不是整個數據結構。

http://coolshell.cn/articles/8239.html

數據庫Sharding
Sharding的基本思想就要把一個數據庫切分成多個部分放到不同的數據庫(server)上，從而緩解單一數據庫的性能問題。不太嚴格的講，對于海量數據的數據庫，如果是因為表多而數據多，這時候適合使用垂直切分，即把關系緊密（比如同一模塊）的表切分出來放在一個server上。如果表并不多，但每張表的數據非常多，這時候適合水平切分，即把表的數據按某種規則（比如按ID散列）切分到多個數據庫(server)上。當然，現實中更多是這兩種情況混雜在一起。

http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475

（待續）

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一些高端洋氣的術語（分布式，高性能等）