2018已经快过半，想总结一下，自己有哪些提高。
先把2017年补充一下：2017年年底，我之前做的东西被分配给其它组去做，我只剩下维护老流程的工作，无聊之下，想了想当前爬虫系统可改进的痛点（其实就是url输入kafka，爬虫从kafka消费，再把页面输出到kafka，而不是本地保存，再发往consumer，consumer这东西可以水平扩展，但是每次水平扩展都需要找运维同学手动改爬虫配置，有些恶心；并且，抓不同的页面，有不同的批次概念，每个批次对应一组consumer，线上批次非常多了，导致consumer也散布的到处都是，不好统一管理）。
我随后想到，kafka-->爬虫-->kafka，这种比较通用的结构估计早有人实现了，毕竟不是很难想到的结构。随后查了一下，发现github上果然后类似项目。随后开始了我走向分布式学习的路程。
在github上的项目，是kafka-->redis-->爬虫-->kafka的结构，之所以用redis，是因为redis有优先队列，并且很方便的为每个host设置一个队列。明显，单机的redis内存容易成瓶颈，于是我查看了redis-cluster，数据分片、主从备份、第一次对分布式系统有了模糊的认识。
后来老大看我周报写的简单，询问我情况，我告诉他我现在没什么事情做，并把我对爬虫改进的想法一并告诉他，起初他也挺感兴趣，但他和我思维不一致的地方在于，他的底线是不修改线上大规模爬虫（可能他认为这套爬虫已经用了很多年，不到迫不得已必须修改的境况），没有做这个改进。也让我对我们组彻底失去信心，2018年初我出去面试了。
看过redis-cluster后，又发现了ssdb，一个基于leveldb的，支持redis协议的磁盘数据库，还有类似的ledisdb，等等。很多kv都是在leveldb基础上的改进和封装。
2018年
2018年过完年，我去面试了一家中等规模的公司，结果惨不忍睹，项目一句话没问（人家不感兴趣），对照着掌握的技术，问了底层原理，比如结合yarn的资源管理，描述spark的启动流程；你会如何给分布式redis做分片，结合kafka的parition主从备份，大概描述一下paxos过程等，由于我基础掌握的太差了，有些问题没有系统，强化的学习，答得非常糟糕，面试后，我决定要把基础好好补一补。
回来后，先查了一下yarn是做什么的；又无意接触到了一本导论性质的大数据-分布式系统的书，网上评价很高，于是决定把这本书啃下来。这本书一上来就介绍基础的存储结构，主要有LSM和B-Tree，不得不说，LSM介绍的很浅显易懂，从一个最简单的log追加型kv，一步步优化到LSM结构，优化过程自然不唐突。比网上那些博客一上来就贴一张LSM结构图，容易理解的多。B-Tree由于主要用于关系数据库，就没有看。 （2018年下半年，抽空把B-tree也了解一下，LSM论文也要仔细看一遍，要做到能写一个LSM的轮子的地步，才算基本掌握）。
