每一个好的解决方案不一定是直接设计出来的，但每一个优秀的架构都必须承受得住业务的考验和需求驱动的积累。最初我们开发系统都是在单个的应用上进行开发、测试、部署和运维等。...03 — 分布式架构 3.1 微服务定义 微服务架构风格是一种将一个单一应用程序开发为一组小型服务的方法，每个服务运行在自己的进程中，服务间通信采用轻量级通信机制。...3.2 微服务举例 市面上目前典型主流的微服务架构有SpringBoot、SpringCloud、Dubbo，微服务兴起的时代，除了官方几个代表的框架外，各大厂商也开始了各自开源的分布式框架。...但也暴露了分布式难以解决的一些问题，著名的CAP理论就是其中的一个典型。不过整体来说还是利大于弊，选择分布式微服务架构是未来的趋势，也是淘汰旧技术的必经之路。...04 — 总结 从单体架构到分布式微服务架构，我们可以把单体应用简单分为水平拆分或垂直拆分两种方式。如一个电商系统，包含：商品模块、会员模块、物流模块、支付模块、订单模块几个核心模块。
所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
分布式式数据库到底分布在哪里了，大多数的定义中大家确认分布式数据库是通过网络方式，两个以上的节点，基于分布式协议通过文件系统组成的数据存储和处理单元的统称叫分布式数据库。...基于我浅薄的分布式系统的知识，简单的将分布式数据库到底哪里分布进行了一个总结 1 存储分布式 2 计算节点分布式 3 计算节点 ，存储节点，分布式 4 计算单元分布式 关于题目中的第一个部分关于分布式的问题...，分布式到底哪里分布了，进行了说明。...第二个问题，各种分布式的方式中，优缺点又在哪里？？？...而分布式数据库本身的性能本身也与，不同的架构设计，导致的分布式数据库系统在满足原由单体数据库中对于事务，以及多版本控制的要求的情况下，越发的复杂。
刚开始接触Nebula图数据库是在Nebula完成800万美元融资的时候，作为过国内图数据库行业的佼佼者，还是比较看好的。真正的分布式存储，万亿级别的图数据库应用场景非常看好。...图数据计算不够成熟，NQL不是行业标准，不过支持openCypher的脚步正在加快。不够成熟，扩展性不强，这是我们在技术选型上抛弃Nebula的主要原因。...以上截图基本反映了一个问题，Nebula在机械硬盘的可用性不可保证。...因此在这些调研基础上，我们团队在图数据平台建设上采用了更加可靠的ONgDB部署集群的方案，采用本方案主要原因是图数据在数据计算上有更高的要求预算有限并且数据规模并没有到万亿甚至是百亿级别。...从目前生产运行来看，该方案的性价比更高。后续我会继续分享一些图数据与图计算相关的解决方案，将生产运行方案和运维升级方案分享出来，期待与更多人的交流。
前段时间收到吴老师的邀请，是参加青云QingCloud分布式数据库(RadonDB)的一个技术体验活动，从今天的技术体验来算，收获还是很多的，大家相聊甚欢，交流了很多工作中和工作之外的想法，原来那些我们看起来难走的路大家都曾经走过...的这种使用方式是基于分布式架构，从CAP的角度来看，一致性（C)，可用性(A)，分区容忍性(P)方面很难都占全。...说实话，最开始听到RadonDB这个名字感觉很陌生，打开技术架构图，猛一看看好像没有什么特别的新意，所以开始的环境部署和简单体验其实是带着一种挑剔的眼光来看的，提出一些体验和兼容性的小问题。 ?...但是随着下午和设计师雁飞和RadonDB团队的深入交流，发现这个架构确实很有意思，能够在已有的架构模式下玩出新的花样，而且确实解决了分布式方案的基本需求，很难得。...3.对于关系型数据库来说，要实现扩容影响面是很大的。
但随着项目的不断推进，用户量不断增长，单台应用服务器已经无法承受如此巨大的流量了。此时常见的做法是把项目进行分布式部署，分散单台服务器的流量，从而可以暂时缓解用户增长带来的应用服务器压力。...此时的项目架构图如下所示： ? 分布式部署-单数据库架构 但随着我们部署的应用服务器越来越多，后端的单台数据库服务器已经无法承受如此巨大的流量了。...分布式部署-缓存-单数据库架构 但是增加数据库缓存层只能缓解数据库访问压力，拦截部分数据库访问请求。随着用户访问量的进一步增长，数据库访问的瓶颈还是会进一步凸显。...总结 从单一的数据库架构，到主从读写分离的数据库架构，再到垂直拆分、水平拆分的数据库架构。我们可以看到 MyCat 帮我们解决了读写数据源判断、繁杂数据源地址、分表判断这三个机械的重复性的问题。...推荐一个交流学习裙：69---7-57-9-7-5-1 里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化这些成为架构师必备的知识体系
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
此时常见的做法是把项目进行分布式部署，分散单台服务器的流量，从而可以暂时缓解用户增长带来的应用服务器压力。此时的项目架构图如下所示： ?...主从数据库架构 这个时候常用的解决方案就是将原本单台数据库服务器变成主从模式的数据库服务器，即一台数据库作为主库支持写入数据，一台数据库作为读库支持查询数据。此时项目的架构图如下所示： ?...水平切分数据库架构 当数据库架构经历了主从架构、垂直拆分架构之后，应对一般的业务读写是没有什么问题了。但对于一些核心的业务数据，可能还是会有瓶颈问题，例如用户模块。...对于一些用户量高达一个亿的用户系统来说，即使经过主从架构、垂直拆分架构的优化，但其用户数据库的单个表里需要存储的数据还是高达一个亿的大小。...总结 从单一的数据库架构，到主从读写分离的数据库架构，再到垂直拆分、水平拆分的数据库架构。我们可以看到 MyCat 帮我们解决了读写数据源判断、繁杂数据源地址、分表判断这三个机械的重复性的问题。
大家好，我是飞哥！ 咱们很多读者都是在互联网公司工作，大部分同学会有一种认知偏差，总以为互联网的业务对技术的要求是最高的。但其实不然。 比如在对延时的要求上，高频量化交易就比互联网的延迟要求要高得多。...那么什么是分布式数据库，其分布式、强一致性、高可用以及无损升级等特性又是如何实现的呢。今天我们在这篇文中使用 TDSQL 技术架构来进行学习和理解。...传统的 Oracle 和 DB2 都属于传统的单体数据库架构。由于数据的进一步的大规模的增长，这种传统架构出现了不少的弊端。一个弊端就是扩展性问题。...从这个架构图中可见，用户请求只需要和负载均衡通信即可，完全不用关心数据库底层的实现。 而在架构内部主要是三部分组成，一是管理节点、二是计算节点、三是存储节点。...这是分布式数据库的首要目标，对用户屏蔽分布式，只在逻辑上提供整张的表访问，简化用户使用数据库的方式。 由于 SQL 引擎只负责计算，不负责存储，本身是无状态的。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
(二) MdbCluster分布式内存数据库——分布式架构1 分布式架构是MdbCluster的核心关键，业界有很多相关的实现，却很少有文章详细的解释每个架构实现背后的细节和这么做的原因。...在MdbCluster整个研发和测试的过程中，我们不断的遇到各种各样的问题，分析问题的原因，修改相应的设计和实现，再回归测试。很多在设计的时候一些颇为得意的trick，却造成测试时整个系统运行的灾难。...本文试图总结这一年来我们交的经验税，来详细阐述那些看似简单架构设计背后的复杂细节。 ...接我们上一章单节点的架构图，两个节点的架构图如下： MdbClient与每个节点的MdbAgent建立连接，但只与Master节点进行业务通讯。...这个架构本身很简单，几乎可以从1-N无限复制，是一个完全的分布式架构，无单点故障。下面我们通过假设读者的问题，来一步步的介绍整个架构。 1. 数据是根据什么策略来进行分片的? 2.
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...但是，Bangser 继续说道，这也导致了大型组织的大量重复工作，在这些组织中，DevOps 团队并没有 100% 专注于为最终用户创造价值，因为他们仍然关心基础架构、扩展和安全性。...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
1 存储的表必须有主键，通过主键也就是ROW_ID 来实现一个表的逻辑有序性，通过逻辑有序性来实现查找，这与其他的数据库查找的方式类似，而数据的存储中是需要有逻辑映射的关系，与位移的处理。...而TIKV中的INDEX的概念与传统的数据库有差异， TIKV中的INDEX存储的是行位置索引列的顺序化信息和行的物理信息，通过对信息进行扫描得到物理行的信息，在二次到原表中提取信息。...（而传统的表的INDEX是可以带我们的数据信息，这里TIKV没有带相关的信息，这不是缺点，个人认为这与他分布式存储的方式和LSM TREE存储的方式有关） SQL 引擎么有什么好说的，主要就是SQL 的解析器...普通的数据库的执行结果的过滤，主要通过将收集的数据库上报给上层的SERVER 层，将这些信息在过滤获得结果， 而分布式的优势就是数据分片和并行计算的能力，这里TIKV通过各个节点的预计算的模块,对数据预先在自己的节点进行计算...要快的很多的原因是并行,分开计算在汇总的方式,(分布式并行大法好) 上面是TIDB 的另一个有点,DDL 无阻塞,这个方式主要得益于 KEY VALUE的存储方式, 也就是我们在操作DDL 更改字段的时候
本文主要分析一下on premise 数据库，特别是分布式数据库。...现在的分布式数据库基本上都借鉴Google的spanner/F1论文,采用paxos/raft协议来保证数据的强一致性，所以从架构上来都类似，可以明显区分出计算节点和存储节点。...但Oracle Exadata脱胎于集中式的共享存储，令人惊讶的是，它的架构与这些分布式数据库不谋而合。...TIDB TiDB是近几年很火的分布式数据库，它的架构最近似Oracle，下图和主要组件的解释来自官网。 ?...详细的技术解释可以参考《腾讯自主可控数据库TDSQL的架构演进》。 达梦DM 达梦数据库架构图： ?
由此可见微服务在大家心中的分量。 不过话说回来，并非每一个项目都是适合用微服务架构，也并非每一个公司都需要微服务架构。...有个朋友在某网红茶公司做微服务开发，新项目架构师强行上马微服务，结果项目上线后，一个小小的变更都要修改许多服务才能解决，没办法，架构师只能卷铺盖走人了，项目又变回了单体应用。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...分布式系统带来的挑战 记得以前在网上看到过一个段子： 没用分布式架构之前，你只有一个问题：并发性能不足。...用了分布式架构，多出了一堆问题：数据如何同步、主键如何产生、如何熔断、分布式事务如何处理......。 这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
(一) MdbCluster分布式内存数据库——基础架构介绍 这个项目是怎么开始的我已经有些记不清楚了，大概是原来的内存数据库很不好用，一次次地让我们踩坑，我又自以为是地觉得可以做一个更好的出来。...自从拥有自己的团队以来，我思考最多的总是如何带着团队做出有意义和有价值的产品，而不是将时间浪费在无谓的琐事上面。分布式内存数据库恰是这样一个具有挑战性，又在我们能力可控范围内的项目。...尽管也还偶尔做一些核心模块的编码，沉浸其中时也能感到时间飞逝。 “数据库”是一个庞大的产品，更何况是分布式内存数据库。设计的时候是如何考虑做减法的？...其次，在业务层面，我们不需要实现所有数据库的复杂操作，对于内存数据库的使用，为了追求性能，一直推荐进行单表操作的，从而暂时避开了复杂的多表关联问题。...最后，我们集中力量解决的是节点分片、节点主备、节点在线扩容缩容、节点故障检测、故障节点恢复、节点状态管理等等分布式的问题。
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