开头先讲一下自己的亲身经历，05年的时候，也就是12年前，我去T公司面试，当时T公司在这个城市非常有名,有很多高手(号称小微软).我当时也是抱着初生牛犊不怕虎，想去会一会.在通过第一轮的笔试(当时考算法,程序,还有IQ)和初级面试后，进入第二轮,来了一个中国台湾技术经理，问了一些问题之后出了一道题,要求3分钟给出答案，这道题就是今天下面要讲的~~这3分钟我当时是又惊又囧，10多年过去了我现在依然记忆犹新(也许我以后会写一篇"10年了外企面试的那些往事") 📷 今天先说正题，没有想到十多年后，我无意
本文介绍了一种使用Python实现状态机的方法，通过类表示状态，利用状态转移和状态相应实现功能。
在收发快递填写地址的时候，我们会经常手动输入地址让程序智能识别，标准的地址比如，xx省xx市xx县/区xx路xx号，不过有时候也可以简单写：xx市xx县/区xx路xx号，或者xx省xx县/区xx路xx号，或者xx市xx路xx号。
Openssl是通过“握手“建立加密信道，在该信道双方的身份都是合法的，并且传输数据都是密文传输。Openssl握手通过客户端和服务端互相交换信息计算出secret。计算出密钥的方式有很多种。这中间可能需要几个RTT来回。状态机需要针对约定好的加密算法按照一定的步骤执行。所以需要状态机保存握手过程中的参数。
有限状态机（英语：finite-state machine，缩写：FSM）又称有限状态自动机，简称状态机，是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。
Raft是著名的状态机类型的协议，他通过在多个服务器之间确定leader,保证了服务器之间对于一对key-value的consensus，可以通过这个可视化动画来理解raft
话说我只要见到满篇都是delay_ms()的程序就会头疼，动辄十几个ms几十个ms的软件延时是对CPU资源的巨大浪费，宝贵的CPU时间都浪费在了NOP指令上。那种为了等待一个管脚电平跳变或者一个串口数据，让整个程序都不动的情况也让我非常纠结，如果事件一直不发生电平跳变，你要等到世界末日么？关于CPU的理解。
题记：上周做 BBL 里讲了我们 Tubi TV 内部做 DSL 的一些简单实践，大家反馈不错。有同事建议我给大家先补补 FSM，之后再进阶 CFG，可能会更顺畅些。想想也是。于是我自个花了一两个小时，重温了一些课件。马上要回过了，做 BBL 是三周后的事情了，就没先忙写 slides，写了篇文章。本欲留作他用，考虑再三觉得不合适，干脆在公众号上发出来。这篇文章有些干，看看能有多少阅读（我估计也就 3000+），会掉多少粉。 在谈论一般意义的状态机时，我们先看看有限状态机，Finite State Mach
有限状态机，英文翻译是 Finite State Machine，缩写为 FSM，简称为状态机。状态机有 3 个组成部分：状态（State）、事件（Event）、动作（Action）。其中，事件也称为转移条件（Transition Condition）。事件触发状态的转移及动作的执行。动作也不是必须的，也可能只转移状态，不执行任何动作。
游戏智能是很传统的领域，有限状态机和行为树是两种主要方法。今天这篇博客主要介绍有限状态自动机。 1. 有限状态机 有限状态机 (Finite-state machine，FSM)，又称有限
很多人问游戏AI该怎么做？随着游戏类型的多元化，非 MMO或者卡牌的游戏越来越多，对AI的需求也越来越强了。而市面上关于 AI的书，网上找得到的文章，也都流于一些只言片语的认识，理论化的套路，和一些简单的 DEMO，离真正的项目差距甚远，无法前后衔接成一条线，更无法真正落地到编码。
而我们常常说的状态机指有限状态机，缩写是FSM（Finite State Machine）。
相信不少java开发者写过状态变更的业务，比如订单流程、请假流程等等。一般会搞一个状态标识来标识生命周期的某个阶段。很多人会写这种逻辑：
晓强哥在他的上篇文章 Javascript抽象语法树上篇(基础篇) 里介绍了 Javascript 抽象语法树里面「提到获得抽象语法树的过程为：代码 => 词法分析 => 语法分析 => AST」，抱着深究技术细节的目的，我决定研究这里的词法分析和语法分析，写一个简单的四则运算表达式转换成 AST 的方法，于是就有了下面的内容。
无论做业务需求还是做平台需求的同学，随着需求的不断迭代，通常都会出现逻辑复杂、状态混乱的现象，维护和新增功能的成本也变的十分巨大，苦不堪言。下图用需求、业务代码、测试代码做对比：
本篇文章将模拟一个KV数据读写服务，从提供单一节点读写服务，到结合分布式一致性协议（Raft）后，逐步扩展为一个分布式的，满足一致性读写需求的读写服务的过程。
每次用到的时候新创建一个状态机，太奢侈了，官方文档里面也提到过这点。而且创建出来的实例，其状态也跟当前订单的不符；spring statemachine暂时不支持每次创建时指定当前状态，所以对状态机引擎实例的持久化，就成了必须要考虑的问题。
IDLE 状态到WRITE 状态： 1) 在IDLE 状态需要先给ACT 命令激活某一行，此时处于Row Active 状态； 2) 在Row Active 状态之后，给Write 命令则会进入WRITE 状态； 3) 在WRITE 状态后，再给一次Write 命令，就可以继续写入数据。 WRITE 状态到IDLE 状态： 1) 在WRITE 状态给PRE 命令，则SDRAM 将跳出WRITE 状态进入Precharge状态； 2) 在Precharge 状态后，就会自动进入IDLE 状态了。
大家晚上好，今天给大家分享一个篇关于状态机的学习。为啥突然会写这个话题，因为今天在看文章和视频学习的时候，突然看到了“状态机”三个字，也突然让我想起了，在刚入职一家公司的时候，看产品的源代码画出整个软件框架流程图来，现在我还清晰的记得当时公司产品里面就有用到这个状态机的用法，但是当时我刚接触到这个东西，看了老半天那个源码吗，没看懂，因为那时候第一次看那么大的工程量代码，说实话脑袋有点晕晕的，不是很习惯。所以今天的文章只是带大家入门和了解一下状态机，等你真正在工作当中有遇到这个状态机作为开发需要的话，你再去深入研究。
微信重磅开源生产级paxos类库PhxPaxos，本文用科普的口吻向大家介绍PhxPaxos背后的实现原理以及一些有意思的细节。 开源地址：https://github.com/tencent-wechat/phxpaxos 前言 本文是一篇无需任何分布式以及paxos算法基础的人可以看懂的。 标题主要有三个关键字，生产级，paxos，实现，涵盖了本文的重点。什么叫生产级，直译就是能用于生产线的，而非实验产品。生产级别拥有超高的稳定性，不错的性能，能真正服务于用户的。paxos就不用说了，而实现，是本
动态规划是一种解决多阶段决策问题的数学思想和算法，是一种基于最优化原理的思想。其基本思路是把一个复杂的问题分解成若干个简单的子问题，然后逐步求解每个子问题，最终得到整个问题的最优解。
我们在综合时，为了面积和时序目标，常常开了很多优化选项，比如compile_ultra。这个命令会根据面积和时序的要求，自动ungroup部分子模块，并进行跨模块边界优化。为了优化动态功耗，我们还会自动插入门控时钟。还有DCT、DCG模式，会打开物理优化，为了修复Cap和Transition的违例，进行寄存器复制、子模块端口复制等。下面就这些选项做一些说明。
本篇主要讲清楚什么是状态机，简洁的状态机对支付系统的重要性，状态机设计常见误区，以及如何设计出简洁而精妙的状态机，核心的状态机代码实现等。
今天是五一假期第一天，这里先给大家拜个晚 咳咳！！祝大家五一快乐，我这里给大家奉上一篇硬核教程。首先声明，这篇文章不是教你如何写正则表达式，而是教你写一个能执行正则表达式的 执行引擎。 网上教你写正则表达式的文章、教程很多，但教你写引擎的并不多。很多人认为我就是用用而已，没必要理解那么深，但知道原理是在修炼内功，正则表达式底层原理并不单单是用在这，而是出现在计算机领域的各个角落。理解原理可以让你以后写字符串匹配时正则表达式能够信手拈来，理解原理也是触类旁通的基础。废话不多说，直接开始正式内容。
如果有人问你需要几步可以把大象关进冰箱里，你脑海中肯定浮现起宋大妈的笑容并脱口而出：3步。
利用Java枚举实现状态机的想法比较新颖，在某些场景下用处也很大，看了一篇文章不错翻译在此。
这次，ycaptain 将带着大家解锁一条新的系列文章：「XState 有限状态机与状态图」
作为Java世界最好的HTML 解析库，Jsoup的parser实现非常具有代表性。这部分也是Jsoup最复杂的部分，需要一些数据结构、状态机乃至编译器的知识。好在HTML语法不复杂，解析只是到DOM树为止，所以作为编译器入门倒是挺合适的。这一块不要指望囫囵吞枣，我们还是泡一杯咖啡，细细品味其中的奥妙吧。
好久没有写博客进行输出了，是时候需要水一篇了，嘻嘻。 正好项目中使用了状态机，也借此分享一下系统中状态机的项目落地经验。
所谓状态机是表示有限个状态以及在这些状态之间的流转和状态变更前后所触发的动作等行为的数学模型。说白了就是定义类似上面那张图各个状态之间的流转转换，例如‘待开始’状态所能变更的状态以及‘待开始’状态变更之前的触发动作以及状态变更成功之后的操作，以及整个流程开始之前和流程结束之后能触发的动作。
在讨论分布式系统时，共识算法（Consensus algorithm）和一致性（Consistency）通常是讨论热点，两者的联系很微妙，很容易搞混。一些常见的误解：使用了 Raft 0 或者 paxos 的系统都是线性一致的（Linearizability 1，即强一致），其实不然，共识算法只能提供基础，要实现线性一致还需要在算法之上做出更多的努力。以 TiKV 为例，它的共识算法是 Raft，在 Raft 的保证下，TiKV 提供了满足线性一致性的服务。
大家好，我是史丹利「Stanley」,昨天被老板「粉丝」批评说近段时间文章太软。。。今天我们硬一把，来聊聊幂等。先上图
今天是五一假期第一天，这里先给大家拜个晚 咳咳！！祝大家五一快乐，我这里给大家奉上一篇硬核教程。首先声明，这篇文章不是教你如何写正则表达式，而是教你写一个能执行正则表达式的执行引擎。 网上教你写正则表达式的文章、教程很多，但教你写引擎的并不多。很多人认为我就是用用而已，没必要理解那么深，但知道原理是在修炼内功，正则表达式底层原理并不单单是用在这，而是出现在计算机领域的各个角落。理解原理可以让你以后写字符串匹配时正则表达式能够信手拈来，理解原理也是触类旁通的基础。废话不多说，直接开始正式内容。
咱们对Raft协议已经进行了原理的解析，接下去咱们从通过SOFAJRaft 框架的核心流程剖析加深对Raft协议的理解。SOFAJRaft 是一个纯 Java 的 Raft 算法实现库, 基于百度 braft 实现而来, 使用 Java 重写了所有功能, 支持：
Spring StateMachine框架可能对于大部分使用Spring的开发者来说还比较生僻，该框架目前差不多也才刚满一岁多。它的主要功能是帮助开发者简化状态机的开发过程，让状态机结构更加层次化。前几天刚刚发布了它的第三个Release版本1.2.0，其中增加了对Spring Boot的自动化配置，既然一直在写Spring Boot的教程，所以干脆就将该内容也纳入进来吧，希望对有需求的小伙伴有一定的帮助。 快速入门 依照之前的风格，我们通过一个简单的示例来对Spring StateMachine有一个初步
MDS中的锁是为了保护log的正常写入。每次对目录树进行操作前，需要先将目标path中涉及的节点加锁，在内存中修改完目录树（修改方式类似于RCU，即生成一个新节点，push_back到 队列 中）后，将新的目录树信息（只是此条path，不是整个目录树）记录到MDS的journal对象中，journal对象落盘后再将 队列 中的节点pop_front出来，至此，内存中的目录树已经能反映出之前的修改，加的锁也在此时开始释放，最后当前目录树的信息更新到meta pool的dir对象中。
前言 “分布式队列编程”是一个系列文，上篇《分布式队列编程模型、实战》，主要剖析了分布式队列编程模型的需求来源、定义、结构以及其变化多样性；根据作者在新美大实际工作经验，给出了队列式编程在分布式环境下的一些具体应用。本文将重点阐述工程师运用分布式队列编程构架的时候，在生产者、分布式队列以及消费者这三个环节的注意点以及优化建议。 确定采用分布式队列编程模型之后，主体架构就算完成了，但工程师的工作还远远未结束。天下事必做于细，细节是一个不错的架构向一个优秀的系统进阶的关键因素。优化篇选取了作者以及其同事在运用分
先强调一点. 业务系统, 要学习 ,反对用模板,用流程引擎实现业务. 除非有人参与,必须用流程引擎,不然不要用状态机or流程引擎, 不要用. 但是要学习流程引擎,只是让自己有流程意识,但不用用来实现业务. 业务系统维护同学换来换去,刚记牢每个handler之间的关系,就换系统了. java 强类型之所以变成企业首选, 就是因为强类型 , 可以顺着代码阅读,理解流程. 代码面前了无秘密. 不仅仅码农在用流程引擎,企业战略和执行也是利用流程引擎的.
对于大多数前端开发者来说JavaScript可谓是我们最熟悉的编程语言了，它十分强大可是有些语言特性却十分难以理解，例如闭包和this绑定等概念往往会让初学者摸不着头脑。网上有很多诸如《你看完这篇还不懂this绑定就来砍我》之类的文章来为大家传道解惑。可是在我看来这些文章大多流于表面，你读了很多可能还是会被面试官问倒。那么如何才能彻彻底底理解这些语言特性，从而在面试的时候立于不败之地呢？在我看来要想真的理解一样东西，最好的途径就是实现这样东西，这也是西方程序员非常喜欢说的learning by implementing。例如，你想更好地理解React，那么最好的办法就是你自己动手实现一个React。因此为了更好地理解JavaScript的语言特性，我就自己动手实现了一个叫做Simple的JavaScript语言解释器，这个解释器十分简单，它基于TypeScript实现了JavaScript语法的子集，主要包括下面这些功能：
事务是数据库为用户提供的最核心、最具吸引力的功能之一。简单地说，事务是用户定义的一系列数据库操作（如查询、插入、修改或删除等）的集合，数据库从内部保证了该操作集合（作为一个整体）的原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），统称事务的ACID特性。其中：
AMBA（Advanced Microcontroller Bus Architecture） 总线是由ARM公司提出的一种开放性的片上总线标准，它独立于处理器和工艺技术，具有高速度低功耗等特点。
在平常的后端项目开发中，状态机模式的使用其实没有大家想象中那么常见，笔者之前由于不在电商领域工作，很少在业务代码中用状态机来管理各种状态，一般都是手动get/set状态值。去年笔者进入了电商领域从事后端开发。电商领域，状态又多又复杂，如果仍然在业务代码中东一块西一块维护状态值，很容易陷入出了问题难于Debug，难于追责的窘境。
Xline是一个开源的分布式KV存储引擎，其核心目的是实现跨数据中心的高性能强一致性，提供跨数据中心的元数据管理。那么Xline是如何实现这种跨数据中心的高性能强一致性呢？本文将带领您一探究竟。
“状态” 算是 人们对事物一个很基本的抽象理解了，在现实世界里，“状态” 无时无刻不体现在我们的生活和工作之中；现实中客观存在的事物，我们总可以给它定义出几个状态来。 而在软件领域，也很早就形成了基于状态的行为模型范式，即 有限状态机(Finite-State Machine)。 本文将 结合状态机的实现框架Spring State Machine (aka. SSM, 下面的内容将直接使用此简称)，介绍下状态机的基本原理,以及在实践中遇到的一些坑。
软件系统性能的提升的重要方法之一是支持并发性编程，尤其是采用多核体系结构的时候。在全局数据库、云计算和区块链应用程序中，并发性对于实现容错和分布式服务也是至关重要的。然而，对并发性的掌握一直是令人畏惧的挑战之一。并发编程是困难的，要同时处理许多可能任务的非确定性行为，包括故障、操作系统、共享内存架构和异步。
Paxos算法解决的是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各个节点的初始状态一致，每个节点执行相同的操作序列，那么他们最后能够得到一个一致的状态。为了保证每个节点执行相同的操作序列，需要在每一条指令上执行一个“一致性算法”以保证每个节点看到的指令一致。在Paxos算法中，有三种角色：Proposer (提议者),Acceptor（接受者），Learners（记录员）
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