兜兜转转又是一年，不知不觉 2023 已经结束。回想自己过去一年的成长与感悟，依然觉得是收获满满。今年工作之后闲余时间相比学生时代少了许多，到了除夕才有时间来写今年的年终总结。好在自己还是下定决心将这个习惯坚持下去，希望这些年终总结不仅能够在未来的时光里鞭策自己，也能够获得更多大家的反馈来修正自己。
首先依然是自我介绍环节，我叫谭新宇，清华本硕，师从软件学院王建民/黄向东老师。目前在时序数据库 Apache IoTDB 的商业化公司天谋科技担任内核开发工程师。我对分布式系统、可观测性和性能优化都比较感兴趣，2023 年也一直致力于提升 Apache IoTDB 的分布式能力、可观测性和写入性能。
接下来介绍一下我司：
天谋科技的物联网时序数据库 IoTDB 是一款低成本、高性能的时序数据库，技术原型发源于清华大学，自研完整的存储引擎、查询计算引擎、流处理引擎、智能分析引擎，并拓展集群管理、系统监控、可视化控制台等多项配套工具，可实现单平台采存算管用的横向一站式解决方案，与跨平台端边云协同的纵向一站式解决方案，可方便地满足用户在工业物联网场景多测点、多副本、多环境，达到灵活、高效的时序数据管理。
天谋科技由全球性开源项目、Apache Top-Level 项目 IoTDB 核心团队创立。公司围绕开源版持续进行产品性能打磨，提供更加全面的企业级服务与行业特色功能，并开发易用性工具，使得 IoTDB 的读写、压缩、处理速度、分布式高可用、部署运维等技术维度领先多家数据库厂商。目前，IoTDB 可达到单节点每秒千万级数据写入、10X 倍无损压缩、TB 数据毫秒级查询响应、两节点高可用、秒级扩容等性能表现，实现单设备万级点位、多设备亿级点位管理。
目前，IoTDB 能够为我国关键行业提供一个国产的、更加安全的、性能更加优异的选择。据不完全统计，IoTDB 已服务超 1000 家以上工业企业，在能源电力、钢铁冶炼、航空航天、石油石化、智慧工厂、车联网等行业均成功部署数十至数百套，并扩展至期货、基金等金融行业。目前已投入使用的企业包括华润电力、中核集团、国家电网、宝武钢铁、中冶赛迪、中航成飞、中国中车、长安汽车等。
介绍完背景后，在这里回顾下 2023 年我们系统组的主要工作，可分为高扩展性、高可用性、可观测性、性能优化、技术支持和技术沉淀 6 个方面。
在高扩展性方面，我们主要做了以下工作：
在高可用性方面，我们主要做了以下工作：
在可观测性方面，我们主要做了以下工作：
在性能优化方案，我们主要做了以下工作：
在技术支持方面，我们主要做了以下工作：
在技术沉淀方面，我们主要做了以下工作：
今年我在 Apache IoTDB 社区提交并被合并了 119 个 PR， Review 了 387 个 PR。从 PR 数量上来说相比去年和前年有了显著提升，可能是由于更加专注于工作，并且 scope 也在不断扩大吧。此外我也于今年 9 月受邀成为了 Apache IoTDB 社区的 PMC 成员，感谢社区对我的认可。
因时间所限，我今年在知乎等社交平台的活跃度有所下降。但回顾这一年，我觉得我们团队完成了许多既有趣又深入的工作，并且几乎都有相应的文档沉淀下来。这些宝贵的积累完全可以与业界分享以交流学习。我期待在 2024 年，我们团队能够更频繁地分享我们的技术沉淀，并吸引更多对技术有兴趣的同学加入 IoTDB 社区或我们的实验室进行交流！
在深入研究和优化数据库系统在各种硬件环境及业务负载下的性能过程中，我越发认识到掌握体系结构和操作系统知识是进行性能优化的基础。今年，我在这两方面补充了许多知识，并阅读了《性能之巅》的部分章节。然而，令人感到有些沮丧的是，随着知识的增加，我反而越来越感觉到自己的无知。但我仍然希望，在 2024 年能够跨越这段充满挑战的绝望之谷，登上开悟之坡。
对于有意向学习 CMU 15-418 课程的朋友，我非常期待能够一同学习和进步！如果有经验丰富的大佬愿意指导，我将不胜感激！
今年，我们组深入研究了 JDK 的垃圾回收（GC）算法，包括但不限于 Parallel Scavenge（PS）、Concurrent Mark Sweep（CMS）、Garbage-First（G1）和 Z Garbage Collector（ZGC）。我们还对 IoTDB 在相同业务负载下采用不同 GC 算法的吞吐量和延迟性能进行了比较测试，结果表明在不同的负载条件下，各 GC 算法的性能表现排序也有所不同。
在 GC 算法的选择上，我们面临着内存占用（footprint）、吞吐量（throughput）和延迟（latency）三者之间的取舍，类似于 CAP 定理，这三者不可能同时被完全满足，最多只能满足其中的两项。通常情况下，高吞吐量的 GC 算法会伴随较长的单次 STW 时间；而 STW 时间较短的 GC 算法往往会频繁触发 GC，占用更多的线程资源，导致吞吐量下降。例如，PS GC 虽然只有一次 STW，但可能耗时较长；G1 的 Mixed GC 在三次 STW 中的 Copying 阶段可能造成几百毫秒的延迟；而 ZGC 的三次 STW 时间都与 GC Roots 数量有关，因此 STW 延迟可以控制在毫秒级别。
JDK GC 算法的发展趋势似乎是在尽量减少 GC 对业务延迟的影响，但这种优化的代价是消耗更多的 CPU 资源（JDK 21 引入的分代 ZGC 有望大幅降低 ZGC 的 CPU 开销）。在 CPU 资源本身成为瓶颈的场景下，使用 ZGC 和 G1 等 GC 算法的吞吐量可能会低于 PS。GC 算法目前的演进具有两面性，例如 Go 语言就由于其默认 GC 与 Java 相比 STW 时间较短而被赞扬，但其 CPU 资源消耗大也会被批评，我们需要根据不同的目标选择合适的 GC 算法。
然而，GC 算法朝低延迟方向的不断演进仍具有重要意义，因为吞吐问题可以通过增加机器进行横向扩展来解决，而延迟问题则只能依赖于 GC 算法的改进。因此，在调优时应该有针对性，分别针对吞吐和延迟进行优化，而不是同时追求两者。如果追求吞吐量，可以优先考虑使用 PS；如果追求低延迟，可以考虑使用 G1/ZGC，并为之准备额外的机器资源以支付低延迟的代价。
今年，我参与了许多问题修复和优先级排序的工作，同时深入思考了编程语言对软件开发总成本的影响。
在 PingCAP 实习期间的一次闲聊中，有些同事提出 TiDB 应该用 Rust 或 C++重写，理由是用 Go 语言编写的性能较差。然而，我的 mentor 徐总认为，采用 Go 语言后显著减少了大家的 OnCall 次数，从而节约了大量研发成本。
从纯技术的角度看，C/C++ 在极限优化下确实能比 Java 更好地发挥硬件特性。但工程开发，尤其是内核开发，不仅仅是技术问题，它更多涉及到软件工程的广泛议题。现实中，我们经常面临着无休止的问题修复和需求实现，性能优化往往未能充分利用硬件能力。我认为，尽管开发团队采用的编程语言可能影响理论上的性能上限，但在大多数工程实践中，项目成功的关键并不仅仅在于将性能优化到极致。更重要的是，在有限资源下如何优先追求满足用户需求的产品特性、如何持续保证产品的稳定性和可维护性、如何提升系统的横向扩展能力、以及如何在现有代码基础上持续进行性能优化。我相信，这些因素比起编程语言的选择所带来的潜在收益要重要得多。
因此，除了少数极特别的场景（例如追求超低延迟 or 边缘端等），选择一个团队熟悉且学习成本较低的编程语言就足够了。
今年，我们面对并快速解决了许多棘手的问题，但同时也遇到了一些难以快速找到原因的疑难杂症。这些问题涵盖了多个方面，例如 DataNode 进程在 OOM 后仍能响应心跳但无法处理新的读写请求（这是因为 JVM 在 OOM 后随机终止了一些线程，导致监听线程被终止无法响应新连接而心跳服务线程仍在运行），以及 Ratis consensusGroupID 编码错误导致的 GroupNotFound 错误（使用 Arthas 监控后问题消失，我们怀疑这是 JVM JIT 的 bug）等。
解决这些问题的过程加深了我们对于设计新功能时对各种异常场景的考虑，有效避免了许多未来可能发生的 Oncall 问题。
在面对问题和解决问题的过程中，我深刻体会到人的认知可以分为四个象限：已知的已知、已知的未知、未知的已知以及未知的未知。其中，最难以应对的是“未知的未知”。我一直在思考工程经验这四个字究竟意味着什么？现在我认为，工程经验的积累不仅意味着将更多的“已知的未知”转化为“已知的已知”，还需要将更多的“未知的未知”变成“已知的未知”，这样才能具有可持续性。
今年，我深刻体会到了流程体系在构建一个可持续发展的软件开发团队中的重要性。我认识到只有拥有一流的团队，才能够开发出一流的软件。
在王老师软件工程理念的统筹指导和 Apache 基金会的支持下，我认为我们的产品流程体系已经相对健全，包括但不限于以下几个方面：
通过在这样的团队中工作，我对如何打造一个可持续的软件工程体系有了更深地理解。
随着我们组负责的模块和同学数量的增加，我逐渐发现，仅仅通过飞书文档记录工作内容的做法，虽然实现了工作的“记录”，却缺乏了有效的“管理”。例如，我们组面临的任务琐碎而多样，大家都经常会忘记一些计划中的任务；同时，我们的业务需求变化迅速，虽然大家都在同时推进多项任务，但仍然跟不上需求的变化速度。这就要求我们能够及时调整任务的优先级，以便灵活应对并优先完成 ROI 最高的任务。此外，我们以前的月度总结并没有持续进行，我分析的原因是任务汇总本身就是一种成本，导致月度总结难以持续，从而失去了很多总结沟通的机会。
为了解决这些问题，我开始学习并使用飞书的多维表格来管理团队的任务。通过多维表格，我们不仅可以清晰地看到每位成员当前的工作任务，还可以在团队会议上根据业务需要灵活调整任务优先级，甚至能够一键生成甘特图来明确不同优先级任务的时间线。在进行每周和每月总结时，我们也能够通过筛选日期快速生成任务汇总。
一开始，多维表格似乎完美地解决了我们之前的问题。然而，随着时间的推移，我发现这种方式也存在缺陷。由于总结能够一键生成，我不再每周花费一小时来统计和规划我们的周报和下周计划，甚至我们的月度总结也鲜少举办。这反而导致我们的日常开发缺乏规划，显得有些随波逐流。在东哥的点拨下，我重新开始在飞书文档中记录周报，并且连续三个月组织了月度总结会。通过定时的每周和每月汇总与沟通，团队的工作变得更加有序和明确。现在如果让我去说上半年做了什么主要工作，我可能还需要看多维表格筛选半天，但如果问我后 3 个月做了什么，我只需要看每月的月度总结就可以了。
现在，我们通过多维表格来管理任务的优先级，同时利用飞书文档来汇总周报和月报。通过对我们组流程管理的持续迭代和优化，我意识到有时候追求速度反而会拖慢进度，而适当地放慢脚步思考反而能够使我们更加高效。
在技术方面，我最开始深入了解的就是分布式系统，我一直在学习如何实现系统的高扩展性和高可用性。随着时间的推移，我发现这些分布式系统的理念同样适用于团队协作中。
为了实现高扩展性，关键在于让所有团队成员并行工作，而不是仅依赖于“主节点”或关键个体，这要求每个成员都能独自完成任务并持续提高自己的工作效率，这样才能提升整个团队的整体性能。同时，团队还需要能够支持成员的动态调整，如新成员的加入和旧成员的离开，确保团队结构的灵活性和适应性。
为了满足高可用性，就需要在关键任务或数据上实施冗余策略，以防止暂时的不可用状态对团队工作造成影响。这可能意味着需要在某些区域投入额外的资源，确保信息、知识或工作负载能够在多个成员之间共享，保持一致性。
这一年来，我们团队负责的模块不断增加，但每个模块都至少有 3 位以上的成员熟悉，上半年我的感受是每天从早忙到晚，连半天假都请不了。但到后半年我感觉偶尔请一两天假也不会对外产生可感知的影响了，这代表了我们组的高可用性出现了显著提升。针对我们组负责的模块，我们维护了详尽的功能和技术设计文档，以及改进措施的追踪记录，这不仅加速了新成员的融入，也保持了团队知识的一致性。此外，我们通过引入自动化工具，如飞书激活解密机器人、各类测试脚本、木马清理脚本等，有效提升了团队的工作效率，体现了我们组在高扩展性方面的进步。
希望 24 年我们组能在高扩展性和高可用性方面继续取得显著进步，为实现更加高效和稳定的团队协作模式而不断努力。
今年我们组的主要工作之一便是打造 IoTDB 的可观测性，目前已经显著提升了问题排查和性能调优的效率，成为线上运维 IoTDB 的必备工具。回到时间管理上，我发现可观测性的很多理念也同样适用。
随着组内同学越来越多，scope 越来越大，沟通协调的成本已经不容忽视，我自己的时间越来越不够用，逐渐成为了单点瓶颈。在向东哥请教后，我开始按照半小时为单位记录自己每天的工作内容，并定期反思每半小时的工作是否满足了高效率。
通过整理自己工作日一天 24 小时的时间分配，我发现自己实际可用于工作的时间并不超过 11 小时，因为每天基本要包括睡眠 8 小时、起床和就寝的准备及洗漱时间 1 小时、通勤 1 小时、餐饮和午休 2 小时以及运动 1 小时（有时会被娱乐消遣取代）。11 月份的数据显示，我的平均工作时间约为 10 小时（没有摸鱼时间），已经接近饱和每天都十分充实。这促使我思考如何提升自己和团队单位时间的工作效率，比如在协调任务时明确目标和截止日期，实行更细致的分工以解决我作为单点瓶颈的问题等。通过这些措施，到了 12 月份，我的平均每日工作时间减少到了 9.5 小时，而感觉团队的整体产出反而有所提升。不过，到了 1 月份，由于一些新的工作安排尚未完全理顺，我的平均工作时间又回升到了 10 小时，这需要我持续进行优化。
总的来说，定期统计和评估自己的时间分配及其 ROI，我觉得对于提高工作效率具有重大意义。
在经历了半年学生生活和半年职场生活后，我对职业发展与生活的关系有了新的认识和感悟。之前我是那种职业动机极强以至于生活显得相对单调的人。对我来说，除了那些能带给我快乐的少数娱乐活动外，生活中的许多琐碎事务如做饭洗碗，都被视为时间的浪费，不如将这些时间用于创造更多的价值。在地铁和高铁上不学习，我也会感到是对时间的浪费。我认为既然职业发展对我而言十分重要且能从中获得快乐，那么我应该将所有可用的时间都投入其中。
然而今年我的心态发生了显著的变化。我逐渐意识到，即使职业发展很重要，即使我能从中获得快乐，它也只是生活的一部分。我开始挤出更多的时间来陪伴家人，也开始与各行各业的老朋友新朋友进行交流。我不再认为生活中的全部琐事是对时间的浪费。我更加注重如何在有限的工作时间内提升效率完成超出预期的工作，而不是简单地用更多的时间去完成这些工作。
这种心态的转变对个人来说不一定是坏事。如果我的心态没有这些变化，可能会投入全部可用的时间于职业发展中，但这样的状态不确定能够持续多久。如果我的心态发生了变化，那我可能会更加注重工作效率和生活体验感，也许能达到职业发展和生活的双赢。
总的来说，每个人在不同的年龄阶段对这种平衡的感悟都会有所不同。我目前的想法是，顺应我们不断成熟的心态，选择让我们感到最舒适的状态，这不仅能让我们的心理状态更加健康，也能更好地平衡职业发展和生活的关系。
马克思指出社会分工是生产力发展的结果和需要，这种分工具有历史的必然性。对于创业公司而言，追求指数型增长是生存和发展的关键，因为即使是线性增长，在激烈的市场竞争中也可能面临被淘汰的风险。如何实现这种增长，是一个复杂且多维的问题，我在这里只从任务分配的角度分享一些个人理解。
在创业团队中，自上而下的任务繁多，而自下而上每个成员的兴趣和专长也各不相同。如何最大化团队的价值？关键在于沟通和了解每个成员的兴趣点和擅长点，尽可能让他们大部分时间都在做自己感兴趣和擅长的工作。虽然总有一些额外的任务需要团队共同承担，但是优先保证成员大部分时间能够从事自己感兴趣且擅长的工作是非常重要的。只有这样，每个人才会带着兴趣和专长去挖掘提升效率的可能，从而可能产生指数级的复利效应，并最终影响整个团队的产出。在现有的权力结构体系下，无论是企业还是更广泛的社会，我觉得自上而下的人员任命也基本遵循这一原则。
基于这样的理解，我在分配我们组的任务时，尽可能根据我对团队成员的了解，分配给每个人感兴趣和擅长的任务，并与大家一起探索提升效率和价值的途径。这一年里，我一直在寻求任务分配的全局最优解，并坚信找到合适的人做他们感兴趣的工作，能够产生的复利远远超过随机或平均分配工作所能带来的效益。
在创业团队的初期阶段，各方面的需求和缺口（技术，市场，运行，销售等等）很多。从公司的角度看，这就非常需要大家能够主动承担额外的职责。从个人的角度看，我们不论是承担更多的职责还是在自己所做的工作上做得更突出，都是对公司的贡献，也都能收获成长。然而人的精力总是有限的，一个人不可能完美地做完所有事情，总是要把有限的精力投入到有限的事情上。面对这样的环境，每个人都面临着如何在工作的广度和深度之间做出选择的问题。
对于这个问题，我今年有了一番思考和探索。个人觉得对于职场新人来说，寻找一个自己擅长且能从中获得乐趣和成就感的领域至关重要，并且需要与领导进行积极的沟通，以获得相应的支持和资源。每个人的选择可能不同，领导的任务就是在团队成员之间找到一个平衡点，不仅能够完成所有任务，还要尽量让每个人能在其擅长的领域内发挥最大的复利效应。
就我个人而言，我目前更倾向于追求工作的深度，希望能够深入学习并掌握我目前尚不擅长但团队需要的技术知识。通过专注于深度，我希望能够在专业领域内取得更大的进步，并为团队带来更具影响力的贡献。当然，这也并不意味着就完全抛弃广度，随着时间不断推移，我在广度上投入的精力也会越来越多。
今年，通过阅读《跳出盒子——领导与自欺的管理寓言》和李玉琢老师的《办中国最出色企业：我的职业经理人生涯》，我对管理有了初步的理解和感悟。这两本书分别代表了不同的管理理念，一种强调以人为本，另一种则是以结果为导向的雷厉风行。对于我目前的心态而言，我认同后者的评价体系，但从个人性格上我自己的风格更像前者。
在日常的产品迭代和团队管理中，我始终认为把人放在第一位是非常重要的。通过团结所有可以团结的力量，关注每个成员的工作态度、能力、心理状态以及需求和期望，找到大家适合的方向，往往能比反复推动大家完成不情愿的工作更加高效。
当然，在工作过程中难免会遇到与某些人的争执和冲突。面对这些情况，我常采取的做法是换位思考。我会设身处地地想，如果我是对方，我是否也会做出同样的选择？如果答案是肯定的，那么这往往是角色之间的冲突，而非个人情感的问题，我就不会在情感层面上过多消耗精力。如果答案是否定的，我则会进一步探索解决分歧的方法。我是一个性格相对温和的人，我通常不倾向于与人争执，而是尽可能地通过和平的方式解决问题。今年，我几乎都是这样处理冲突的。
然而，我也逐渐意识到，过分的忍让并不会赢得他人的尊重和理解，反而会被得过且过。有些原则和理念是需要坚持的底线，绝不能妥协。希望在未来的一年里，我能够在保持真诚坦率的同时，也能够坚持自己的原则和底线。
今年在工作之余也读了《新程序员》杂志，深入了解了很多大佬的成长经历，也获得了不少启发。一个很深刻的感悟还是江同志的一句话：一个人的命运啊，当然要靠自我奋斗，但是也要考虑到历史的进程。
自从 ChatGPT 爆火以来，周围已经涌现出许多彻底成功的案例，这些故事不仅激励着我，也让我对未来充满了好奇和期待。尽管对于自己未来的方向，我目前还没有一个清晰的规划，甚至只能对未来 1 到 2 年内的工作做出一些预测，3 年后会做什么我还没有确切的答案。
但在这样的不确定性中，我坚信的一点是，只要相信自己当前的工作富有意义和前景，并且能够在其中找到快乐，那么就值得坚持下去，全力以赴。关于未来命运将我们带往何方，或许可以交给时间和命运去安排。在这个快速变化的时代，保持学习和成长的心态，积极面对每一次机遇和挑战，可能就是我们能做的最好的准备了。
经过一天多的思考，我终于完成了今年的年终总结。回顾这一年，我在技术和管理方面取得了一些进步，但同时也深刻意识到，在让企业成功的方方面面，我还有太多不了解不擅长需要学习的地方。
展望新的一年，我为自己和我们组设定了以下几点期望：
最后，感谢您的阅读。欢迎各位读者批评指正。
在新的一年里，祝愿大家身体健康、家庭幸福、梦想成真。希望我们都能在新的一年中取得更大的进步！
兜兜转转又是一年，不知不觉 2023 已经结束。回想自己过去一年的成长与感悟，依然觉得是收获满满。今年工作之后闲余时间相比学生时代少了许多，到了除夕才有时间来写今年的年终总结。好在自己还是下定决心将这个习惯坚持下去，希望这些年终总结不仅能够在未来的时光里鞭策自己，也能够获得更多大家的反馈来修正自己。
首先依然是自我介绍环节，我叫谭新宇，清华本硕，师从软件学院王建民/黄向东老师。目前在时序数据库 Apache IoTDB 的商业化公司天谋科技担任内核开发工程师。我对分布式系统、可观测性和性能优化都比较感兴趣，2023 年也一直致力于提升 Apache IoTDB 的分布式能力、可观测性和写入性能。
接下来介绍一下我司：
天谋科技的物联网时序数据库 IoTDB 是一款低成本、高性能的时序数据库，技术原型发源于清华大学，自研完整的存储引擎、查询计算引擎、流处理引擎、智能分析引擎，并拓展集群管理、系统监控、可视化控制台等多项配套工具，可实现单平台采存算管用的横向一站式解决方案，与跨平台端边云协同的纵向一站式解决方案，可方便地满足用户在工业物联网场景多测点、多副本、多环境，达到灵活、高效的时序数据管理。
天谋科技由全球性开源项目、Apache Top-Level 项目 IoTDB 核心团队创立。公司围绕开源版持续进行产品性能打磨，提供更加全面的企业级服务与行业特色功能，并开发易用性工具，使得 IoTDB 的读写、压缩、处理速度、分布式高可用、部署运维等技术维度领先多家数据库厂商。目前，IoTDB 可达到单节点每秒千万级数据写入、10X 倍无损压缩、TB 数据毫秒级查询响应、两节点高可用、秒级扩容等性能表现，实现单设备万级点位、多设备亿级点位管理。
目前，IoTDB 能够为我国关键行业提供一个国产的、更加安全的、性能更加优异的选择。据不完全统计，IoTDB 已服务超 1000 家以上工业企业，在能源电力、钢铁冶炼、航空航天、石油石化、智慧工厂、车联网等行业均成功部署数十至数百套，并扩展至期货、基金等金融行业。目前已投入使用的企业包括华润电力、中核集团、国家电网、宝武钢铁、中冶赛迪、中航成飞、中国中车、长安汽车等。
介绍完背景后，在这里回顾下 2023 年我们系统组的主要工作，可分为高扩展性、高可用性、可观测性、性能优化、技术支持和技术沉淀 6 个方面。
在高扩展性方面，我们主要做了以下工作：
在高可用性方面，我们主要做了以下工作：
在可观测性方面，我们主要做了以下工作：
在性能优化方案，我们主要做了以下工作：
在技术支持方面，我们主要做了以下工作：
在技术沉淀方面，我们主要做了以下工作：
今年我在 Apache IoTDB 社区提交并被合并了 119 个 PR， Review 了 387 个 PR。从 PR 数量上来说相比去年和前年有了显著提升，可能是由于更加专注于工作，并且 scope 也在不断扩大吧。此外我也于今年 9 月受邀成为了 Apache IoTDB 社区的 PMC 成员，感谢社区对我的认可。
因时间所限，我今年在知乎等社交平台的活跃度有所下降。但回顾这一年，我觉得我们团队完成了许多既有趣又深入的工作，并且几乎都有相应的文档沉淀下来。这些宝贵的积累完全可以与业界分享以交流学习。我期待在 2024 年，我们团队能够更频繁地分享我们的技术沉淀，并吸引更多对技术有兴趣的同学加入 IoTDB 社区或我们的实验室进行交流！
在深入研究和优化数据库系统在各种硬件环境及业务负载下的性能过程中，我越发认识到掌握体系结构和操作系统知识是进行性能优化的基础。今年，我在这两方面补充了许多知识，并阅读了《性能之巅》的部分章节。然而，令人感到有些沮丧的是，随着知识的增加，我反而越来越感觉到自己的无知。但我仍然希望，在 2024 年能够跨越这段充满挑战的绝望之谷，登上开悟之坡。
对于有意向学习 CMU 15-418 课程的朋友，我非常期待能够一同学习和进步！如果有经验丰富的大佬愿意指导，我将不胜感激！
今年，我们组深入研究了 JDK 的垃圾回收（GC）算法，包括但不限于 Parallel Scavenge（PS）、Concurrent Mark Sweep（CMS）、Garbage-First（G1）和 Z Garbage Collector（ZGC）。我们还对 IoTDB 在相同业务负载下采用不同 GC 算法的吞吐量和延迟性能进行了比较测试，结果表明在不同的负载条件下，各 GC 算法的性能表现排序也有所不同。
在 GC 算法的选择上，我们面临着内存占用（footprint）、吞吐量（throughput）和延迟（latency）三者之间的取舍，类似于 CAP 定理，这三者不可能同时被完全满足，最多只能满足其中的两项。通常情况下，高吞吐量的 GC 算法会伴随较长的单次 STW 时间；而 STW 时间较短的 GC 算法往往会频繁触发 GC，占用更多的线程资源，导致吞吐量下降。例如，PS GC 虽然只有一次 STW，但可能耗时较长；G1 的 Mixed GC 在三次 STW 中的 Copying 阶段可能造成几百毫秒的延迟；而 ZGC 的三次 STW 时间都与 GC Roots 数量有关，因此 STW 延迟可以控制在毫秒级别。
JDK GC 算法的发展趋势似乎是在尽量减少 GC 对业务延迟的影响，但这种优化的代价是消耗更多的 CPU 资源（JDK 21 引入的分代 ZGC 有望大幅降低 ZGC 的 CPU 开销）。在 CPU 资源本身成为瓶颈的场景下，使用 ZGC 和 G1 等 GC 算法的吞吐量可能会低于 PS。GC 算法目前的演进具有两面性，例如 Go 语言就由于其默认 GC 与 Java 相比 STW 时间较短而被赞扬，但其 CPU 资源消耗大也会被批评，我们需要根据不同的目标选择合适的 GC 算法。
然而，GC 算法朝低延迟方向的不断演进仍具有重要意义，因为吞吐问题可以通过增加机器进行横向扩展来解决，而延迟问题则只能依赖于 GC 算法的改进。因此，在调优时应该有针对性，分别针对吞吐和延迟进行优化，而不是同时追求两者。如果追求吞吐量，可以优先考虑使用 PS；如果追求低延迟，可以考虑使用 G1/ZGC，并为之准备额外的机器资源以支付低延迟的代价。
今年，我参与了许多问题修复和优先级排序的工作，同时深入思考了编程语言对软件开发总成本的影响。
在 PingCAP 实习期间的一次闲聊中，有些同事提出 TiDB 应该用 Rust 或 C++重写，理由是用 Go 语言编写的性能较差。然而，我的 mentor 徐总认为，采用 Go 语言后显著减少了大家的 OnCall 次数，从而节约了大量研发成本。
从纯技术的角度看，C/C++ 在极限优化下确实能比 Java 更好地发挥硬件特性。但工程开发，尤其是内核开发，不仅仅是技术问题，它更多涉及到软件工程的广泛议题。现实中，我们经常面临着无休止的问题修复和需求实现，性能优化往往未能充分利用硬件能力。我认为，尽管开发团队采用的编程语言可能影响理论上的性能上限，但在大多数工程实践中，项目成功的关键并不仅仅在于将性能优化到极致。更重要的是，在有限资源下如何优先追求满足用户需求的产品特性、如何持续保证产品的稳定性和可维护性、如何提升系统的横向扩展能力、以及如何在现有代码基础上持续进行性能优化。我相信，这些因素比起编程语言的选择所带来的潜在收益要重要得多。
因此，除了少数极特别的场景（例如追求超低延迟 or 边缘端等），选择一个团队熟悉且学习成本较低的编程语言就足够了。
今年，我们面对并快速解决了许多棘手的问题，但同时也遇到了一些难以快速找到原因的疑难杂症。这些问题涵盖了多个方面，例如 DataNode 进程在 OOM 后仍能响应心跳但无法处理新的读写请求（这是因为 JVM 在 OOM 后随机终止了一些线程，导致监听线程被终止无法响应新连接而心跳服务线程仍在运行），以及 Ratis consensusGroupID 编码错误导致的 GroupNotFound 错误（使用 Arthas 监控后问题消失，我们怀疑这是 JVM JIT 的 bug）等。
解决这些问题的过程加深了我们对于设计新功能时对各种异常场景的考虑，有效避免了许多未来可能发生的 Oncall 问题。
在面对问题和解决问题的过程中，我深刻体会到人的认知可以分为四个象限：已知的已知、已知的未知、未知的已知以及未知的未知。其中，最难以应对的是“未知的未知”。我一直在思考工程经验这四个字究竟意味着什么？现在我认为，工程经验的积累不仅意味着将更多的“已知的未知”转化为“已知的已知”，还需要将更多的“未知的未知”变成“已知的未知”，这样才能具有可持续性。
今年，我深刻体会到了流程体系在构建一个可持续发展的软件开发团队中的重要性。我认识到只有拥有一流的团队，才能够开发出一流的软件。
在王老师软件工程理念的统筹指导和 Apache 基金会的支持下，我认为我们的产品流程体系已经相对健全，包括但不限于以下几个方面：
通过在这样的团队中工作，我对如何打造一个可持续的软件工程体系有了更深地理解。
随着我们组负责的模块和同学数量的增加，我逐渐发现，仅仅通过飞书文档记录工作内容的做法，虽然实现了工作的“记录”，却缺乏了有效的“管理”。例如，我们组面临的任务琐碎而多样，大家都经常会忘记一些计划中的任务；同时，我们的业务需求变化迅速，虽然大家都在同时推进多项任务，但仍然跟不上需求的变化速度。这就要求我们能够及时调整任务的优先级，以便灵活应对并优先完成 ROI 最高的任务。此外，我们以前的月度总结并没有持续进行，我分析的原因是任务汇总本身就是一种成本，导致月度总结难以持续，从而失去了很多总结沟通的机会。
为了解决这些问题，我开始学习并使用飞书的多维表格来管理团队的任务。通过多维表格，我们不仅可以清晰地看到每位成员当前的工作任务，还可以在团队会议上根据业务需要灵活调整任务优先级，甚至能够一键生成甘特图来明确不同优先级任务的时间线。在进行每周和每月总结时，我们也能够通过筛选日期快速生成任务汇总。
一开始，多维表格似乎完美地解决了我们之前的问题。然而，随着时间的推移，我发现这种方式也存在缺陷。由于总结能够一键生成，我不再每周花费一小时来统计和规划我们的周报和下周计划，甚至我们的月度总结也鲜少举办。这反而导致我们的日常开发缺乏规划，显得有些随波逐流。在东哥的点拨下，我重新开始在飞书文档中记录周报，并且连续三个月组织了月度总结会。通过定时的每周和每月汇总与沟通，团队的工作变得更加有序和明确。现在如果让我去说上半年做了什么主要工作，我可能还需要看多维表格筛选半天，但如果问我后 3 个月做了什么，我只需要看每月的月度总结就可以了。
现在，我们通过多维表格来管理任务的优先级，同时利用飞书文档来汇总周报和月报。通过对我们组流程管理的持续迭代和优化，我意识到有时候追求速度反而会拖慢进度，而适当地放慢脚步思考反而能够使我们更加高效。
在技术方面，我最开始深入了解的就是分布式系统，我一直在学习如何实现系统的高扩展性和高可用性。随着时间的推移，我发现这些分布式系统的理念同样适用于团队协作中。
为了实现高扩展性，关键在于让所有团队成员并行工作，而不是仅依赖于“主节点”或关键个体，这要求每个成员都能独自完成任务并持续提高自己的工作效率，这样才能提升整个团队的整体性能。同时，团队还需要能够支持成员的动态调整，如新成员的加入和旧成员的离开，确保团队结构的灵活性和适应性。
为了满足高可用性，就需要在关键任务或数据上实施冗余策略，以防止暂时的不可用状态对团队工作造成影响。这可能意味着需要在某些区域投入额外的资源，确保信息、知识或工作负载能够在多个成员之间共享，保持一致性。
这一年来，我们团队负责的模块不断增加，但每个模块都至少有 3 位以上的成员熟悉，上半年我的感受是每天从早忙到晚，连半天假都请不了。但到后半年我感觉偶尔请一两天假也不会对外产生可感知的影响了，这代表了我们组的高可用性出现了显著提升。针对我们组负责的模块，我们维护了详尽的功能和技术设计文档，以及改进措施的追踪记录，这不仅加速了新成员的融入，也保持了团队知识的一致性。此外，我们通过引入自动化工具，如飞书激活解密机器人、各类测试脚本、木马清理脚本等，有效提升了团队的工作效率，体现了我们组在高扩展性方面的进步。
希望 24 年我们组能在高扩展性和高可用性方面继续取得显著进步，为实现更加高效和稳定的团队协作模式而不断努力。
今年我们组的主要工作之一便是打造 IoTDB 的可观测性，目前已经显著提升了问题排查和性能调优的效率，成为线上运维 IoTDB 的必备工具。回到时间管理上，我发现可观测性的很多理念也同样适用。
随着组内同学越来越多，scope 越来越大，沟通协调的成本已经不容忽视，我自己的时间越来越不够用，逐渐成为了单点瓶颈。在向东哥请教后，我开始按照半小时为单位记录自己每天的工作内容，并定期反思每半小时的工作是否满足了高效率。
通过整理自己工作日一天 24 小时的时间分配，我发现自己实际可用于工作的时间并不超过 11 小时，因为每天基本要包括睡眠 8 小时、起床和就寝的准备及洗漱时间 1 小时、通勤 1 小时、餐饮和午休 2 小时以及运动 1 小时（有时会被娱乐消遣取代）。11 月份的数据显示，我的平均工作时间约为 10 小时（没有摸鱼时间），已经接近饱和每天都十分充实。这促使我思考如何提升自己和团队单位时间的工作效率，比如在协调任务时明确目标和截止日期，实行更细致的分工以解决我作为单点瓶颈的问题等。通过这些措施，到了 12 月份，我的平均每日工作时间减少到了 9.5 小时，而感觉团队的整体产出反而有所提升。不过，到了 1 月份，由于一些新的工作安排尚未完全理顺，我的平均工作时间又回升到了 10 小时，这需要我持续进行优化。
总的来说，定期统计和评估自己的时间分配及其 ROI，我觉得对于提高工作效率具有重大意义。
在经历了半年学生生活和半年职场生活后，我对职业发展与生活的关系有了新的认识和感悟。之前我是那种职业动机极强以至于生活显得相对单调的人。对我来说，除了那些能带给我快乐的少数娱乐活动外，生活中的许多琐碎事务如做饭洗碗，都被视为时间的浪费，不如将这些时间用于创造更多的价值。在地铁和高铁上不学习，我也会感到是对时间的浪费。我认为既然职业发展对我而言十分重要且能从中获得快乐，那么我应该将所有可用的时间都投入其中。
然而今年我的心态发生了显著的变化。我逐渐意识到，即使职业发展很重要，即使我能从中获得快乐，它也只是生活的一部分。我开始挤出更多的时间来陪伴家人，也开始与各行各业的老朋友新朋友进行交流。我不再认为生活中的全部琐事是对时间的浪费。我更加注重如何在有限的工作时间内提升效率完成超出预期的工作，而不是简单地用更多的时间去完成这些工作。
这种心态的转变对个人来说不一定是坏事。如果我的心态没有这些变化，可能会投入全部可用的时间于职业发展中，但这样的状态不确定能够持续多久。如果我的心态发生了变化，那我可能会更加注重工作效率和生活体验感，也许能达到职业发展和生活的双赢。
总的来说，每个人在不同的年龄阶段对这种平衡的感悟都会有所不同。我目前的想法是，顺应我们不断成熟的心态，选择让我们感到最舒适的状态，这不仅能让我们的心理状态更加健康，也能更好地平衡职业发展和生活的关系。
马克思指出社会分工是生产力发展的结果和需要，这种分工具有历史的必然性。对于创业公司而言，追求指数型增长是生存和发展的关键，因为即使是线性增长，在激烈的市场竞争中也可能面临被淘汰的风险。如何实现这种增长，是一个复杂且多维的问题，我在这里只从任务分配的角度分享一些个人理解。
在创业团队中，自上而下的任务繁多，而自下而上每个成员的兴趣和专长也各不相同。如何最大化团队的价值？关键在于沟通和了解每个成员的兴趣点和擅长点，尽可能让他们大部分时间都在做自己感兴趣和擅长的工作。虽然总有一些额外的任务需要团队共同承担，但是优先保证成员大部分时间能够从事自己感兴趣且擅长的工作是非常重要的。只有这样，每个人才会带着兴趣和专长去挖掘提升效率的可能，从而可能产生指数级的复利效应，并最终影响整个团队的产出。在现有的权力结构体系下，无论是企业还是更广泛的社会，我觉得自上而下的人员任命也基本遵循这一原则。
基于这样的理解，我在分配我们组的任务时，尽可能根据我对团队成员的了解，分配给每个人感兴趣和擅长的任务，并与大家一起探索提升效率和价值的途径。这一年里，我一直在寻求任务分配的全局最优解，并坚信找到合适的人做他们感兴趣的工作，能够产生的复利远远超过随机或平均分配工作所能带来的效益。
在创业团队的初期阶段，各方面的需求和缺口（技术，市场，运行，销售等等）很多。从公司的角度看，这就非常需要大家能够主动承担额外的职责。从个人的角度看，我们不论是承担更多的职责还是在自己所做的工作上做得更突出，都是对公司的贡献，也都能收获成长。然而人的精力总是有限的，一个人不可能完美地做完所有事情，总是要把有限的精力投入到有限的事情上。面对这样的环境，每个人都面临着如何在工作的广度和深度之间做出选择的问题。
对于这个问题，我今年有了一番思考和探索。个人觉得对于职场新人来说，寻找一个自己擅长且能从中获得乐趣和成就感的领域至关重要，并且需要与领导进行积极的沟通，以获得相应的支持和资源。每个人的选择可能不同，领导的任务就是在团队成员之间找到一个平衡点，不仅能够完成所有任务，还要尽量让每个人能在其擅长的领域内发挥最大的复利效应。
就我个人而言，我目前更倾向于追求工作的深度，希望能够深入学习并掌握我目前尚不擅长但团队需要的技术知识。通过专注于深度，我希望能够在专业领域内取得更大的进步，并为团队带来更具影响力的贡献。当然，这也并不意味着就完全抛弃广度，随着时间不断推移，我在广度上投入的精力也会越来越多。
今年，通过阅读《跳出盒子——领导与自欺的管理寓言》和李玉琢老师的《办中国最出色企业：我的职业经理人生涯》，我对管理有了初步的理解和感悟。这两本书分别代表了不同的管理理念，一种强调以人为本，另一种则是以结果为导向的雷厉风行。对于我目前的心态而言，我认同后者的评价体系，但从个人性格上我自己的风格更像前者。
在日常的产品迭代和团队管理中，我始终认为把人放在第一位是非常重要的。通过团结所有可以团结的力量，关注每个成员的工作态度、能力、心理状态以及需求和期望，找到大家适合的方向，往往能比反复推动大家完成不情愿的工作更加高效。
当然，在工作过程中难免会遇到与某些人的争执和冲突。面对这些情况，我常采取的做法是换位思考。我会设身处地地想，如果我是对方，我是否也会做出同样的选择？如果答案是肯定的，那么这往往是角色之间的冲突，而非个人情感的问题，我就不会在情感层面上过多消耗精力。如果答案是否定的，我则会进一步探索解决分歧的方法。我是一个性格相对温和的人，我通常不倾向于与人争执，而是尽可能地通过和平的方式解决问题。今年，我几乎都是这样处理冲突的。
然而，我也逐渐意识到，过分的忍让并不会赢得他人的尊重和理解，反而会被得过且过。有些原则和理念是需要坚持的底线，绝不能妥协。希望在未来的一年里，我能够在保持真诚坦率的同时，也能够坚持自己的原则和底线。
今年在工作之余也读了《新程序员》杂志，深入了解了很多大佬的成长经历，也获得了不少启发。一个很深刻的感悟还是江同志的一句话：一个人的命运啊，当然要靠自我奋斗，但是也要考虑到历史的进程。
自从 ChatGPT 爆火以来，周围已经涌现出许多彻底成功的案例，这些故事不仅激励着我，也让我对未来充满了好奇和期待。尽管对于自己未来的方向，我目前还没有一个清晰的规划，甚至只能对未来 1 到 2 年内的工作做出一些预测，3 年后会做什么我还没有确切的答案。
但在这样的不确定性中，我坚信的一点是，只要相信自己当前的工作富有意义和前景，并且能够在其中找到快乐，那么就值得坚持下去，全力以赴。关于未来命运将我们带往何方，或许可以交给时间和命运去安排。在这个快速变化的时代，保持学习和成长的心态，积极面对每一次机遇和挑战，可能就是我们能做的最好的准备了。
经过一天多的思考，我终于完成了今年的年终总结。回顾这一年，我在技术和管理方面取得了一些进步，但同时也深刻意识到，在让企业成功的方方面面，我还有太多不了解不擅长需要学习的地方。
展望新的一年，我为自己和我们组设定了以下几点期望：
最后，感谢您的阅读。欢迎各位读者批评指正。
在新的一年里，祝愿大家身体健康、家庭幸福、梦想成真。希望我们都能在新的一年中取得更大的进步！