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1792年4月，在托马斯-杰斐逊主持下，美国国会通过《铸币法案》（Coinage Act），将北美13个殖民地之内的货币确定为道勒（Dollor），也就是美元。

根据《铸币法》的规定，1美元的价值，等于371.25格令（Grain）白银或24.75格令黄金，任何人都可以携带金银到铸币厂要求铸成金币或银币，因为黄金和白银都可以充当标准货币，这就是著名的金银复本位制度，这个时候美元锚定黄金和白银，并且是100%准备金

基本概念

什么是状态机

定义：包含一组状态集（states）、一个起始状态（start state）、一组输入符号集（context）、一个映射输入符号和当前状态到下一状态的转换函数（action）的计算模型。当输入变量，模型随即进入起始状态。它要改变到新的状态，依赖于转换函数。在有限状态机中，会有有许多变量，例如，状态机有很多与事件关联的动作

在软件工程中，系统的稳定性建设是非常重要的一环，不论是单点，还是整体，都需要做好稳定性的建设，在分布式系统中，通常一个系统是由很多个子系统或者小系统集成到一起，形成统一的对外能力，比如一个系统，我们可以拆分成多个模块，每个模块可以拆分出多个链路，每一个链路又包含多个接口，一层套一层，一环套一环，不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，我们只有做好每一点，每一环的稳定，才能达到整个系统稳定的目标

AQS全称AbstractQueuedSynchronized，意思为抽象队列同步器，在JDK的并发中，AQS占据着举足轻重的位置，许多常用的同步组件都依赖于它，AQS定义了一套线程之间资源访问同步的框架和机制，上层的同步组件比如ReentrantLock/Semaphore/CountDownLatch等只要实现AQS定义的方法和模版，对于其底层的详细实现，AQS会帮我们处理，接下来我们分析一下AQS中的主要组件以及代码原理

在分布式系统中，数据分片的方法主要有取模/划段/一致性hash等方式，前两种有很大的一个问题就是在分布式系统节点发生变更的时候，比如新增和删除，数据需要重新分片和迁移，也就是说不能弹性的扩容和缩容，一致性hash方式则在很大程度上避免了上述问题
那么一致性hash是怎么解决这个问题的呢？
一致性hash：对节点和数据，都做一次hash运算，然后比较节点和数据的hash值，数据值和节点最相近的节点作为处理节点。为了分布得更均匀，通过使用虚拟节点的方式，每个节点计算出n个hash值，均匀地放在hash环上这样数据就能比较均匀地分布到每个节点。

Redis在不同的版本中有不同的集群方案，各个使用方在使用集群模式的时候也各自有自身的一些解决方案，下面是对目前比较常用的集群解决方案和模式的学习

记录一些elasticSearch使用过程中经常用到的一些运维工具和方法，主要是方便后续使用过程中能够快速查看

elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，能够支持准实时的数据检索NRT(near real-time),支持海量数据的处理，包括结构化和非结构化数据，提供强大的全文搜索能力，但是ES不仅仅是一个全文搜索引擎，他能够解决传统数据库解决不了的复杂查询，计算，聚合等操作，还有时序数据的处理，比如日志处理、监控数据的存储、分析和可视化等

kafka是由Linkedin开源的一个分布式流式系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，通常我们使用过程中以消息系统来使用，kafka有很多优势，比如高可用，高吞吐等，在这里简单记录一下对一些特性的理解和学习

项目上的思考和感悟

在软件开发过程中，有很多人说，DDD不适合我们，我们要敏捷，要小步快跑，快速试错，项目很紧张，哪有时间设计等等，首先，DDD和敏捷不冲突，DDD侧重于软件设计建模方法，而敏捷侧重于项目开发过程。

其次，DDD不影响我们快速试错，我始终坚信一点，设计先行，很多人说不需要设计，但是从某种意义上来说，你的代码也是你的设计，不过是在战略和战术层面的区别，而且，前期的设计更利于后期的扩展维护。