Docker是为开发者和系统管理员设计的，用来发布和运行分布式应用程序的一个开放性平台。由两部分组成：
Docker Engine: 一个便携式、轻量级的运行环境和包管理器。(注* 单OS vs 单线程，是不是跟NodeJS特别像?)
Docker Hub: 为创建自动化工作流和分享应用创建的云服务组成。(注* 云端镜像/包管理 vs npm包管理，是不是跟npm特别像?)
从2013年3月20日，第一个版本的Docker正式发布到 2014年6月 Docker 1.0 正式发布，经历了15个月。 虽然发展历程很短，但Docker正在有越来越流行的趋势。
其实Container技术并非Docker的创新，HeroKu, NodeJitsu 等云服务商都采用了类似这种轻量级的虚拟化技术，但Docker是第一个将这这种Container技术大规模开源并被社区广泛接受的。
好的部分
Docker相对于VM虚拟机的优势十分明显，那就是轻量和高性能和便捷性， 以下部分摘自： KVM and Docker LXC Benchmarking with OpenStack
快
运行时的性能可以获取极大提升(经典的案例是提升97%)
管理操作(启动，停止，开始，重启等等) 都是以秒或毫秒为单位的。
敏捷
像虚拟机一样敏捷，而且会更便宜，在bare metal(裸机)上布署像点个按钮一样简单。
灵活
将应用和系统“容器化”，不添加额外的操作系统，
轻量
你会拥有足够的“操作系统”，仅需添加或减小镜像即可。在一台服务器上可以布署100~1000个Containers容器。
便宜
开源的，免费的，低成本的。由现代Linux内核支持并驱动。注* 轻量的Container必定可以在一个物理机上开启更多“容器”，注定比VMs要便宜。
生态系统
正在越来越受欢迎，只需要看一看Google的趋势就知道了， docker or LXC.
还有不计其数的社区和第三方应用。
云支持
不计其数的云服务提供创建和管理Linux容器框架。
有关Docker性能方面的优势，还可参考此IBM工程师对性能提升的评测，从各个方面比VMs(OS系统级别虚拟化)都有非常大的提升。
Performance Characteristics of VMs vs Docker Containers by Boden Russel (IBM)
Performance characteristics of traditional v ms vs docker containers
有争论的部分
任何项目都会有争论，就像Go，像NodeJS, 同样Docker也有一些。
能否彻底隔离
在超复杂的业务系统中，单OS到底能不能实现彻底隔离，一个程序的崩溃/内存溢出/高CPU占用到底会不会影响到其他容器或者整个系统?很多人对Docker能否在实际的多主机的生产环境中支持关键任务系统还有所怀疑。 注* 就像有人质疑Node.JS单线程快而不稳，无法在复杂场景中应用一样。
不过可喜的是，目前Linux内核已经针对Container做了很多改进，以支持更好的隔离。
GO语言还没有完全成熟
Docker由Go语言开发，但GO语言对大多数开发者来说比较陌生，而且还在不断改进，距离成熟还有一段时间。此半git、半包管理的方式让一些人产生不适。
被私有公司控制
Docker是一家叫Dotcloud的私有公司设计的，公司都是以营利为目的，比如你没有办法使用源代码编绎Docker项目，只能使用黑匣子编出的Docker二进制发行包，未来可能不是完全免费的。 目前Docker已经推出面向公司的企业级服务(咨询、支持和培训)。
本文试图对区块链有关技术流派和主流平台进行一个概览，作为学习区块链技术体系的导览，意在抛砖引玉，促进区块链开发社区的讨论与共识。区块链技术的流派未战先谋局，你想投入区块链开发这个领域，至少先要搞清楚现在有哪些玩家，各自的主张和实力如何。划分区块链技术流派并无一定之规，据我所见，或可有以下四种方式：第一是按照节点准入规则，划分为公有链、私有链和联盟链。公有链的代表自然是比特币和以太坊，私有链则以R3 Corda声名最盛，联盟链的代表作品是Hyperledger名下的Fabric。公有链注重匿名性与去中心化，而私有链及联盟链注重高效率，而且还往往设置了准入门槛。公有链、私有链与联盟链之间的这些不同都在技术中有所体现，比如私有链和联盟链假设节点数目不大，可以采用PBFT算法来形成共识。而公有链假设有大量且不断动态变化的节点网络，用PBFT效率太低，只能采用类似抽彩票的算法来确定意见领袖。这就意味着，私有链与联盟链很难变成公有链，而用公有链来作联盟链或私有链虽然容易，却也并非即插即用。此种差异，学者不可不察。第二是按照共享目标，划分为共享账本和共享状态机两派。比特币是典型的共享账本，而Chain和BigchainDB也应属此类，这几个区块链系统在各个节点之间共享一本总账，因此对接金融应用比较方便。另一大类区块链系统中，各个节点所共享的是可完成图灵完备计算的状态机，如以太坊、Fabric，它们都通过执行智能合约而改变共享状态机状态，进而达成种种复杂功能。第三是按照梅兰妮· 斯旺所描述的代际演进，将区块链系统分为1.0、2.0和3.0三代。其中1.0支撑去中心化交易和支付系统，2.0通过智能合约支撑行业应用，3.0支撑去中心化的社会体系。比特币和Chain应属于区块链1.0系统，而以太坊和Fabric是区块链2.0系统，目前尚无成功的区块链3.0系统出现，不成功的尝试倒是有那么一个，就是著名的The DAO。第四是按照核心数据结构，分为区块链和分布式总账两派。区块链这一派在系统中真的实现了一个区块的链作为核心数据结构，而分布式总账这一派，只是吸取了区块链的精神，并没有真用一条区块链作为核心数据结构，或者虽然暂时用了，但声明说吾项庄舞区块链，意在分布式总账耳，若假以时日，因缘际会，未尝不可取而代之也。主流区块链技术平台了解流派划分，仍是只能用来指点江山，吹牛论道，要动手，总要有个切入点。区块链货币据说已经有上千个了，但值得关注的技术平台大概只有数十个，而如果要进入区块链开发领域，打下一个好基础，练出一身好功夫，捞到几个好offer，则值得深入研究学习的平台，屈指可数。首先当然是比特币。比特币作为区块链的第一个也是目前为止最成功、最重要的样板工程，已经上线运行了八年多，本身没有发生任何严重的安全和运维事故，其稳定与强悍堪称当代软件系统典范。比特币Bitcoin Core是一个代码质量高、文档良好的开源软件，从学习区块链原理、掌握核心技术的角度来说，Bitcoin Core是最佳切入点，能够学到原汁原味的区块链技术。当然，Bitcoin Core是用C++写的，而且用了一些C++11和Boost库的机制，对学习者的C++水平提出了较高的要求。学习比特币平台开发还有一个优势，就是可以对接繁荣的比特币技术社区。目前围绕比特币进行改进和提升的人很多，人多力量就大，诸如隔离验证、闪电网络、侧链等比较新的想法和技术，都率先在比特币社区里落地。比如侧链技术的主要领导者Blockstream是由密码学货币元老Adam Back领衔的，而Blockstream是Bitcoin Core最大的贡献者之一，所以一些有关侧链的技术在比特币社区里讨论最充分。但比特币作为一个典型的区块链1.0系统，是不是支撑其他类型区块链应用的最佳技术平台，存在很大的争议。另外，也不是所有人都有能力和必要精通区块链底层技术。所以对那些急于冲到区块链领域里做（quān）事（qián）的人来说，可能更直截了当的学习目标是以太坊和Hyperledger Fabric。在以太坊上面用Solidity进行的智能合约开发是切入区块链开发最简单的方式，没有之一。以太坊的理想非常宏大，由于配备了强大的图灵完备的智能合约虚拟机，因此可以成为一切区块链项目的母平台，是驮住整个区块链世界的大乌龟。在以太坊上开发一个类似比特币的加密货币，是一个不折不扣的小目标。一般有经验的开发者在文档指导下，半天到一天即可入门。问题在于，入门以后又如何？靠写Solidity是否就可以包打天下？这是大大存疑的。我们也可以反过来说，如果以太坊+Solidity是区块链的终极解决方案，那么怎么还会出现那么多区块链技术门派呢？特别是，以太坊似乎并没有给现实世界中巨型的中心化组织们留下一条活路，这种彻底不妥协的革命态度有可能也成为以太坊推广的障碍。当前以太坊项目的开发进展并不顺利。一个比较突出的问题是项目过多，力量分散，导致项目质量参差不齐。但尽管如此，跟其他区块链2.0平台相比，以太坊提供的开发环境是最简单最完善的。初学区块链的人绝对有必要学习以太坊，从而对区块链和智能合约建立起一个最“正宗”的认识。主流区块链技术平台的第三支就是Fabric，它是Hyperledger的第一个也是最知名的孵化项目。 Fabric最早来自IBM的Open Blockchain项目，到2015年11月，IBM将当时已经开发完成的44,000行Go语言代码交给Linux基金会，并入Hyperledger项目之中。在2016年3月一次黑客马拉松中，Blockstream和DAH两家公司将各自的代码并入Open Blockchain，随后改名为Fabric。到目前为止，Fabric与Intel提供的Sawtooth Lake并列为Hyperledger的一级孵化项目，但前者得到的关注远超后者。从技术角度来说，Fabric思路不错，重点是满足企业商用的需求，比如解决交易量问题。众所周知，比特币最大的短板是它每秒钟7个交易的上限，完全无法满足现实需要。而Fabric目标是实现每秒钟10万交易，这个量接近刚刚过去的双十一交易量瞬时峰值，完全可以满足正常条件下的行业级应用。Fabric用Go语言开发，也提供多种语言的API。特别值得一提的是，Fabric比较充分地运用了容器技术，比如其智能合约就运行在容器当中。这也是Go语言带给Fabric的一项福利，因为Go语言静态编译部署的特征很适合开发容器中的程序。Fabric还有一些特点，比如其membership服务可以设置节点准入审查，这是典型的联盟链特征。再比如其共识算法是可定制的。Fabric的短板是体系较为复杂，虽有文档，但缺少经验的开发者学习起来障碍比较大。然而由于其定位清楚，迎合了不少企业的心态，所以已经有多家机构在基于Fabric秘密研发行业内的联盟链项目。golang底层用什么语言实现的Go runtime的调度器：
在了解Go的运行时的scheduler之前，需要先了解为什么需要它，因为我们可能会想，OS内核不是已经有一个线程scheduler了嘛？
熟悉POSIX API的人都知道，POSIX的方案在很大程度上是对Unix process进场模型的一个逻辑描述和扩展，两者有很多相似的地方。 Thread有自己的信号掩码，CPU affinity等。但是很多特征对于Go程序来说都是累赘。 尤其是context上下文切换的耗时。另一个原因是Go的垃圾回
workerman用什么语言实现的Workerman是一款纯PHP开发的开源高性能的PHP socket 服务器框架。被广泛的用于手机app、移动通讯，微信小程序，手游服务端、网络游戏、PHP聊天室、硬件通讯、智能家居、车联网、物联网等领域的开发。 支持TCP长连接，支持Websocket、HTTP等协议，支持自定义协议。拥有异步Mysql、异步Redis、异步Http、异步消息队列等众多高性能组件
cassandra用什么语言实现的Cassandra 的名称来源于希腊神话，是特洛伊的一位悲剧性的女先知的名字，因此项目的Logo是一只放光的眼睛。
这个项目由就职于Facebook的Avinash Lakshman（也是Amazon Dynamo的作者之一）和Prashant Malik在为Facebook的Inbox编写。2008年，Facebook将项目开源，Cassandra在2009年成为了Apache软件基金会的Incubator项目，并在2010年2月走出孵化器，成为正式的基金会项目。目前这个项目主要由专门进行Cassandra商业化运作的DataStax公司来开发，也有一些来自其他公司或独立的开发者
zookepeer是用什么语言实现的本文是Jason Wilder对于常见的服务发现项目 Zookeeper ， Doozer ， Etcd 所写的一篇博客，其原文地址如下： Open-Source Service Discovery 。 服务发现是大多数分布式系统以及面向服务架构（SOA）的一个核心组成部分。
ovation是用什么语言实现的随你高兴,和语言没有关系.就像你说的这句话可以用中文说,一样可以用随便什么语言表达同样的意思.
SmoothDraw 3是用什么语言实现的
objectMainextendsApp{
varreverse_pairs = 0逆序数
defmsort[T](cmp:(T, T) =>Boolean)(l:List[T]):List[T] = {
defmerge(l1:List[T], l2:List[T]):List[T]=(l1, l2)match{
case(Nil, _) =>l2
case(_, Nil) =>l1
case(x::left1, y::left2) =>
if(cmp(x, y))
x::merge(left1, l2)
else{
reverse_pairs += l1.length
y::merge(l1, left2)
}
}
valn = l.length / 2
if(n == 0)
return l
else{
val(l1, l2) = l.splitAt(n)
merge(msort(cmp)(l1), msort(cmp)(l2))
}
}
println(msort((x:Int, y:Int) =>x<y)(List(5, 4, 3, 2, 7,6 )))
println(reverse_pairs)
}
百度用什么编程语言实现的?应该是Java的技术(jsp/servlet)或PHP，平台应该是Linux/Unix.这个我是从百度的招聘页面上的招聘信息，猜想的。
而且Java的面大
Struts1的底层用什么实现的？struts原理其实就是一个Servlet，只不过有一个中央处理器在配置文件里面，
客户端的请求先通过web.xml配置文件里面 找到ActionServlet来处理，ActionServlet会根据你的请求来分配具体的Action来处理你，处理完了以后，然后转发页面，显示数据，就这一系列操作。
用verilog语言实现的nand flash这种题目太可笑了
用verilog实现其行为 并给出逻辑门搭建的阵列是很简单
但是在不涉及任何工艺的情况下， K9 Flash（本身指的是利用浮栅晶体管雪崩效应写入 隧传效应成批擦出的一种工艺） 没有任何意义
何况对于存储器这种阵列逻辑 没有用verilog 来半定制设计的道理
从来都是针对foundry工艺库给定的宏进行配置来直接生成可用的各种模型
行为模型的话 只要你清楚nand flash的工作原理就行了 很容易
python解释器是用什么语言实现的用的是python解释器。 首先win+R 运行cmd，如果 python --version不报错，则表明环境正确 python file.name运行即可
![Map数据 转 byte [] 写入流中，然后在从流程读出来，转成Map格式，原本的Map格式以及数据不丢失。求解释](/aiimages/Map%E6%95%B0%E6%8D%AE+%E8%BD%AC+byte+%5B%5D+%E5%86%99%E5%85%A5%E6%B5%81%E4%B8%AD%EF%BC%8C%E7%84%B6%E5%90%8E%E5%9C%A8%E4%BB%8E%E6%B5%81%E7%A8%8B%E8%AF%BB%E5%87%BA%E6%9D%A5%EF%BC%8C%E8%BD%AC%E6%88%90Map%E6%A0%BC%E5%BC%8F%EF%BC%8C%E5%8E%9F%E6%9C%AC%E7%9A%84Map%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%8D%E4%B8%A2%E5%A4%B1%E3%80%82%E6%B1%82%E8%A7%A3%E9%87%8A.png)
