扯淡之erlang生涯 -- 持续更新

实习erlang有两个月了，既然选择了从事erlang，那就好好的走下去。

游戏行业人心浮躁，静下来学习真心不容易，还好对erlang非常感兴趣。

某一刻我在想，这一行就像武侠江湖，如果没有一两式绝招难以震江湖，

我也不甘平庸，拿着一点薪水每天只能重复无味的业务工作。

职业生涯之所以选择erlang，并不是为了游戏能有多发展，而是深深的被

它的分布式高并发所吸引，因此放弃了专攻Java的netty，选择拥抱erlang。

决心做一件事，多少会有人质疑你的能力，并给于衷心的建议，当我选择

深入mnesia，自己也都觉得很狂妄。不过我会很踏实的去干，mnesia是

erlang的多个应用组合，逐个应用击破，我就不信破不了  

（2014年11月10号）

lists函数底层实现总结，很多人看完底层实现就觉得自己会lists应用，我觉得

不是这样，学会使用和性能分析只能说会了40%，只有真正意义上明白lists的

函数封装的思想，这应该需要长期的训练，日常编写的代码尽量朝这方面思考。

如果编写的代码，能把底层和业务分开，这样的一段代码才是正能量的好代码

（2014年11月15号）

看完了ets的用法，我再不在相信项目优先用state还是ets，具体的还是需要看

业务的需求，定制策略然后选择合适的数据结构，一般来说公共的数据可以使

用ets来保存，比如说抢购实时排行等。ets的效率也是非常的高，底层的实现

都是一些复杂优秀的数据结构，查找和删除的都是O(lgn)性能。ets是实现单点

写，多点读的首选数据结构。

（2014年12月3号）

gb_tree 、gb_sets 底层是其实是一颗平衡树，查找和插入的性能都是o(lgn)，

lists 插入O(1)查找O(n)。dict插入是O(1)查找O(n/16)。 对比这三种数据结构，

在业务的场景的选择，可以结合业务的需求通过计算性能期望，选取最优结构。

（2014年12月6号）

很久没有作总结了，必须纠正上次总结dict，dict是动态哈希的结构，查找的和

删除的性能均为Ｏ(1), 但是需要注意：每次一个槽满了以后，它都是需要去做

均衡，所以性能就降下来了，dict适合小数据，网传的分布式算法就是dict模型。

近期还研究了各种随机算法，走了一波弯路，又回到原点，游戏中的数据量都是

比较小，例：100个物品中随机10个，测试一番后，最暴力的方法确实最优的解。

关于附近的人(地理系统)，geohash算法乱搞一番，我的博客上有介绍处理方案。

近期看的最比较爽还算上是平衡树、B树、B+树、红黑树，还算是弄明白了。终

于知道　索引　是如何实现的了，网上的文章很多，都能看的懂，不介绍了。

最后贴上近期的任务书吧，11月28～12月28在学校考试，迄今为止实习有三个半月了，

手上一大波 offer 争取在６月毕业前有突破。加油！-----2015年２月１号

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刘志刚(刘志刚) 09:47:26
加快一下熟悉服务器代码的进度，掌握所有的代码和框架
1.10  boss系统(完成)
1.11  gb_trees(完成)
1.12  gb_trees(完成)
1.13  聊天 邮件(完成)
1.14  排行榜(完成)
1.15  竞技场(完成)
1.16  定时器(mod_timer 半天)[附：缓存包处理、队列](完成)
1.17  公会[附：动态哈希dict](完成)
下周
1.19  日志系统(mysql和lager) (完成)
中途：各类随机算法对比、geohash（地理系统）、平衡树、B树、B+树、红黑树、礼包业务(全部完成)
1.20  任务
1.21  好友推荐
1.22  系统公告 (完成)
1.23  组队　(完成)
1.24  副本(这块给3到5天)

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