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本文开头提到，Getty 网络 API 接口命名是从 WebSocket 网络 API 接口借鉴而来。Getty 维护者之一 郝洪范 同学喜欢把它称为 “监控接口”，理由是：网络编程最麻烦的地方当出现问题时不知道如何排查，通过这些接口可以知道每个网络连接在每个阶段的状态。

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Gr Pool 成员有任务队列【其数目为 M】和 Gr 数组【其数目为 N】以及任务【或者称之为消息】，根据 N 的数目变化其类型分为可伸缩 Gr pool 与固定大小 Gr pool。可伸缩 Gr Pool 好处是可以随着任务数目变化增减 N 以节约 CPU 和内存资源。

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使用固定量资源的 Gr pool，在请求量加大的情况下无法保证吞吐和 RT，有些场景下用户希望尽可能用尽所有的资源保证吞吐和 RT。

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后来借鉴 "A Million WebSockets and Go" 一文【参考 8】中的 “Goroutine pool” 实现了一个 可无限扩容的 gr pool。

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譬如 Getty 服务端收到了同一个客户端发来的 A 和 B 两个网络包，Gr pool 模型可能造成服户端先处理 B 包后处理 A 包。同样，客户端也可能先收到服务端对 B 包的 response，然后才收到 A 包的 response。

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如果当前 session 的维护者是一个 client【因为 session 的使用者也可能是 server】；
且如果其当前 session pool 的 session 数量少于上层使用者设定的 session number；

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且如果上层使用者还没有通过 client.Close() 设定当前 session pool 无效，即当前 session pool 有效，或者说是对端 server 有效

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截止到2020年12月，在DB-Engines上目前一共有363种数据库。按照数据库模型来看，传统的关系型数据库和非关系型数据库占比为3:1，可以看出，关系型数据库依旧是主流。而按照商业和开源数据库的角度来看，两者依旧是平分天下。在商业数据库领域，具有代表性的数据库有Oracle、SQL Server等；而在开源数据库领域，具有代表性的数据库有MySQL和PG等。

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无论是从市场份额，还是技术引领方面以及营销方面，这些云厂商所提供的数据库都具有优秀的表现，所以才归入领导者象限内。而其他小厂商如果不和云结合，便很难在魔力象限中获得一席之地。能够进入魔力象限就已经是非常不错的厂商了，如果能够进入领导者象限，那就代表了Gartner认为这些厂商正在引领未来。

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上图的统计数据来自于DB-Engines，可以看到无论是Oracle还是DB2，他们的曲线相对而言比较平滑，其增长是非常缓慢的，而与之形成鲜明对比的是：云原生数据库领域发展得非常快。右图是亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云以及阿里云的自研云原生数据库全部统计数据，可以发现云原生数据发展非常快。无论是从技术上还是生产上，云原生数据库代表着一种新的生产力。