女人天生都是产品经理
大蒜,牛油果,西葫芦,包菜,鸡蛋,西红柿,鸡腿,三文鱼,土豆,洋葱,黄瓜,杏仁干…… 这是我买菜前在手机里列出的购物清单。我觉得我已经比很多相信自己脑子记得住,却常常丢三落四买了酱油忘了醋的理工男靠谱了。毕竟我买东西都是一样不少买回去的。但是每次回家还总是被老婆数落,这个不对那个不满意的。 有一天我终于忍不住爆发了,说那你给我个购物清单吧,到底要买什么?!
Just One Pure ITer
大蒜,牛油果,西葫芦,包菜,鸡蛋,西红柿,鸡腿,三文鱼,土豆,洋葱,黄瓜,杏仁干…… 这是我买菜前在手机里列出的购物清单。我觉得我已经比很多相信自己脑子记得住,却常常丢三落四买了酱油忘了醋的理工男靠谱了。毕竟我买东西都是一样不少买回去的。但是每次回家还总是被老婆数落,这个不对那个不满意的。 有一天我终于忍不住爆发了,说那你给我个购物清单吧,到底要买什么?!
很多业务都需要考虑消息投递的顺序性: 单聊消息投递,保证发送方发送顺序与接收方展现顺序一致 群聊消息投递,保证所有接收方展现顺序一致 充值支付消息,保证同一个用户发起的请求在服务端执行序列一致 消息顺序性是分布式系统架构设计中非常难的问题,有什么常见优化实践呢?
本文中将介绍maven的自定义插件(入门实战)自定义archeType模板(实战)按环境打包(实战)三个在私服中常常需用的操作。 1. 1、自定义archeType模板的创建 1-1. 1.1、什么是archeType 我们在创建maven项目的时候,你会发现有这么多的apache提供的模板。 或者使用mvn archetype:generate命令来快速创建maven项目,也会有很多个选项,让你选择模板序号。那每个模板之间有什么区别呢? 每个模板里其实就是附带不同的依赖和插件。一般在公司私服里都会有属于本公司的一套archeType模板,里面有着调试好的项目用到的依赖包和版本号。 1-2. 1.2、创建archetype 假如自己已经有了一个maven项目,想给该项目创建一个archeType模板。 cd 到项目根目录下执行(pom.xml同级目录)。
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mvnarchetype:create-from-project |
此时会在项目target下生成这些文件: 1-3. 1.3、生成archetype模板 先 cdtarget/generated-sources/archetype/ 然后执行 mvn install 执行成功后,执行crawl命令,在本地仓库的根目录生成archetype-catalog.xml骨架配置文件:
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mvnarchetype:crawl |
来看一看它里面的内容: 1-4. 1.4、使用archetype模板 执行mvn archetype:generate -DarchetypeCatalog=local从本地archeType模板中创建项目。
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mvn archetype:generate-DarchetypeCatalog=local |
然后会让你选择模板序号和groupIdartifactIdversion和package信息: 项目创建成功!...
运满满近年来业务飞速发展,对系统稳定性的要求越来越高,针对一些痛点开始实现 K8s 的落地。
早在 2014 年,携程的一些业务部门开始引入 Kafka 作为业务日志的收集处理系统。2015 年,基于 Kafka 的高并发、大数据的特点,携程框架研发部在 Kafka 之上设计了 Hermes Kafka 消息系统,作为大规模的消息场景的统一的中间件。随着业务量的迅速增加,以及具体业务、系统运维上的一些误用,Kafka 现有系统变得不稳定,经历了多次 down 机,故障期间完全不可用,持续时间长达 5 小时以上,恢复缓慢。Kafka 还能用多久?成为一个迫切棘手的问题。问题严重又难以解决,必须做出改变。 本文主要分享携程将 Kafka 从 0.9 升级到 2.0 的实战经验以及基于 Kafka 2.0 的应用实践。这是 InfoQ 特别策划《Kafka 的七年之痒》专题系列文章的第三篇,前两篇文章回顾见 《Kafka 从 0.7...
网易考拉(以下简称考拉)是网易旗下以跨境业务为主的综合型电商,自2015年1月9日上线公测后,业务保持了高速增长,这背后离不开其技术团队的支撑。微服务化是电商IT架构演化的必然趋势,网易考拉的服务架构演进也经历了从单体应用走向微服务化的整个过程。 以下整理自网易考拉陶杨在近期Apache Dubbo Meetup上的分享。
1. 2. 引子 带着问题去学习一个东西,才会有目标感,我先把一直以来自己对CMS的一些疑惑罗列了下,希望这篇学习笔记能解决掉这些疑惑,希望也能对你有所帮助。
最近有一个业务库的负载比往常高了很多,最直观的印象就是原来的负载最高是100%,现在不是翻了几倍或者指数级增长,而是突然翻了100倍,导致业务后端的数据写入剧增,产生了严重的性能阻塞。 1. 一、引入读写分离,优化初见成效 这类问题引起了我的兴趣和好奇心,经过和业务方沟通了解,这个业务是记录回执数据的,简单来说就好比你发送了一条微博,想看看有多少人已读,有多少人留言等。所以这类场景不存在事务,会有数据的密集型写入,会有明确的统计需求。
1. 引言 这篇说说分布式事务的问题。企业现在的架构都由传统的架构转向了微服务架构,如下图所示: 那么,都不可避免的会遇到跨数据库调用的,分布式事务问题! 目前,业内解决分布式事务问题,都基本不用JTA这种强一致性的解决方案,基本是采用如下两套方案 基于TCC的事务框架 消息队列
“上一篇讲消息中间件的文章《扎心!线上服务宕机时,如何保证数据100%不丢失?》,初步给大家介绍了一个在生产环境中可能遇到的问题,就是你的消费者服务可能会宕机,一旦宕机,你就需要考虑是否会导致没处理完的消息丢失。 这篇文章,再给不太熟悉MQ技术的同学,介绍另外一个生产环境中可能会遇到的问题。
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