WeChat Website Login with Barcode
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Just One Pure ITer
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很多项目使用 JSON 作为配置文件,最明显的例子就是 npm 和 yarn 使用的 package.json 文件。当然,还有很多其他文件,例如 CloudFormation(最初只有 JSON,但现在也支持 YAML)和 composer(PHP)。 但是,JSON 实际上是一种非常糟糕的配置语言。别误会我的意思,我其实是喜欢 JSON 的。它是一种相对灵活的文本格式,对于机器和人类来说都很容易阅读,而且是一种非常好的数据交换和存储格式。但作为一种配置语言,它有它的不足。
Dubbo是国内最出名的分布式服务框架,也是 Java 程序员必备的必会的框架之一。Dubbo 更是中高级面试过程中经常会问的技术,无论你是否用过,你都必须熟悉。 下面我为大家准备了一些 Dubbo 常见的的面试题,一些是我经常问别人的,一些是我过去面试遇到的一些问题,总结给大家,希望对大家能有所帮助。
微服务是近几年非常火热的架构设计理念,我们需要正确理解微服务,否则如果只是跟风拿来就用,既不会用,也用不好,用了不但没有效果,反而还可能有副作用。 今天我们就来深入理解微服务,如何避开陷阱,设计一个成功的微服务架构。
首先我给大家看看 CTO 应该干什么,或者说一个技术人员,互联网公司都会遇到所有这些事。这个坐标轴最左面是操作一级的,比如说写代码、测试网络、测试、搭防火墙、写脚本等等,到这边是管理上的事,再往那边是领导上的事情。这个方向是公司的规模,公司的规模越小需要操心的具体事越多,公司的事越大,你需要的领导力越多。除具体的事以外,还有流程、监控、规范、技术氛围、交往、技术体系、预算、公司的技术形象、公司技术方向、技术战略,事很多。
在多年的技术管理工作中,我曾不断地遇到很多已经转型或即将转型为技术管理者的同事,他们都表达了一些类似的困惑:如何成功转型?不想丢掉技术,但如何在不丢掉技术的同时还能提升管理能力?以下是我个人在经历困惑和挣扎这个过程后的一些个人想法,在这里分享给大家。
跟许多开源开发者一样,我也一直在围观Redis通用条款授权的评论(https://news.ycombinator.com/item?id=17814386)。其主旨是,由RedisLabs开发的特定企业级模块上的工作成果将采用Apache 2.0和通用条款授权(Common Clause license,简单来说就是个新的授权方式),这种授权方式将禁止主机提供商、云服务提供商以及其他直接从中获益的软件开发商免费使用redis。Redis以后还是主要在RedisLabs的赞助下进行开发,并采用更自由的BSD-3-Clause授权。 最初似乎产生了“Redis要采用新授权”的误解,不过后来Salvatore(antirez)辟谣了。
1. 背景 最近在做分布式相关的工作,由于人手不够只能我一个人来怼;看着这段时间的加班表想想就是够惨的。 不过其中也有遇到的不少有意思的事情今后再拿来分享,今天重点来讨论服务的注册与发现。 2. 分布式带来的问题 我的业务比较简单,只是需要知道现在有哪些服务实例可供使用就可以了(并不是做远程调用,只需要拿到信息即可)。 要实现这一功能最简单的方式可以在应用中配置所有的服务节点,这样每次在使用时只需要通过某种算法从配置列表中选择一个就可以了。 但这样会有一个非常严重的问题: 由于应用需要根据应用负载情况来灵活的调整服务节点的数量,这样我的配置就不能写死。 不然就会出现要么新增的节点没有访问或者是已经 down 掉的节点却有请求,这样肯定是不行的。 往往要解决这类分布式问题都需要一个公共的区域来保存这些信息,比如是否可以利用 Redis? 每个节点启动之后都向 Redis 注册信息,关闭时也删除数据。 其实就是存放节点的 ip + port,然后在需要知道服务节点信息时候只需要去 Redis 中获取即可。 如下图所示: 但这样会导致每次使用时都需要频繁的去查询 Redis,为了避免这个问题我们可以在每次查询之后在本地缓存一份最新的数据。这样优先从本地获取确实可以提高效率。 但同样又会出现新的问题,如果服务提供者的节点新增或者删除消费者这边根本就不知道情况。 要解决这个问题最先想到的应该就是利用定时任务定期去更新服务列表。 以上的方案肯定不完美,并且不优雅。主要有以下几点: 基于定时任务会导致很多无效的更新。 定时任务存在周期性,没法做到实时,这样就可能存在请求异常。 如果服务被强行 kill,没法及时清除 Redis,这样这个看似可用的服务将永远不可用!...
过去十年来,人们对机器学习的兴趣经历了爆炸式的增长。你几乎每天都能在计算机科学程序、行业会议和《华尔街日报》(Wall Street Journal)上看到机器学习的影子。在所有关于机器学习的讨论中,许多人都将机器学习能够做什么,与他们希望机器学习能够做什么混为一谈了。从根本上来说,机器学习就是使用算法从原始数据中提取信息,并在某种类型的模型中表示出来。我们使用这个模型来推断我们尚未建模的其他数据。
1. 1 为什么选择MongoDB? 1.性能 在大数据时代中,大数据量的处理已经成了考量一个数据库最重要的原因之一。而MongoDB的一个主要目标就是尽可能的让数据库保持卓越的性能,这很大程度地决定了MongoDB的设计。在一个以传统机械硬盘为主导的年代,硬盘很可能会成为性能的短板,而MongoDB选择了最大程度而利用内存资源用作缓存来换取卓越的性能,并且会自动选择速度最快的索引来进行查询。MongoDB尽可能精简数据库,将尽可能多的操作交给客户端,这种方式也是MongoDB能够保持卓越性能的原因之一。
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