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微服务不是“上来就拆”，而是“能拆会拆懂拆”

**微服务不是“上来就拆”，而是“能拆会拆懂拆”——SpringBoot+Docker的真实落地指南》作者：Echo_Wish兄弟姐妹们好，我是你们熟悉的Echo_Wish。...很多团队上来就说：“我们要搞微服务，实现高可用、高弹性、高并发……”结果一拆完，服务更多了，Bug更多了，部署更麻烦了，排查更痛苦了。...如果你连“用户服务”“订单服务”“支付服务”这种边界都画不清楚，那我劝你一句：别拆，拆了你也玩不转。二、微服务的第一步：能跑一个是一个我一直主张：先跑通一个服务，再谈微服务。...五、现实问题来了：越拆越乱怎么办？...微服务拆多了，会遇到这些痛点：服务太多，找不到谁依赖谁一个服务挂了，另一个也跟着挂日志散落各处，排查问题像玩拼图数据一致性难处理服务间通信变得复杂我见过很多团队拆完之后发现：“原来不是微服务不好，是我们自己没准备好

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    Agent的拆与不拆

    MumuMall 的情况：不同场景的流量不均衡，独立扩容能省钱——拆。 三个条件全中。MumuMall 应该拆。 反过来——什么时候不该拆？ 三个条件也可以反过来用：条件一个不沾时，不拆。...判断公式很简单：三个条件中几个 —— 零个不拆，一个犹豫，两个倾向拆，三个全中就别犹豫了。但"犹豫"的时候，先别拆。...把 Agent 写好、跑稳了，等需求逼到你不得不拆，那时候拆的理由是实打实的，不是杞人忧天。 拆成什么样 拆分为四个 Agent。每个有独立的职责、独立的模型选择、独立的扩容策略。...但是，拆了不是万事大吉——多 Agent 带来了三个新问题 架构决策没有免费午餐。三个条件告诉你"该拆"，但拆完之后你要直面三个新问题。知道它们是什么、怎么缓解，这个决策才是完整的。...三个全中才拆，一个不沾别拆。拆之前就想好代价——延迟叠加怎么压、调试链路怎么串、上下文传输什么东西不能丢。

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    拆完中台再拆微服务

    两者的命运似乎是所有技术新词的缩影：先谈，再建，后拆，最后平静。...在《中台是什么》[1]中提出，“效能下限”与“创新上限”就像翘翘板，产生了哑铃效应，而中台则是追求效能的极致，同时却也降低了创新上限 建中台是为了效能，拆中台是为了创新。...以阿里为代表的大厂对拆中台真是高举高打，但看看微服务，可没哪个大厂高喊要拆掉微服务，可见他们俩还是有本质差别的。 更神奇的是，不管是拆分微服务还是拆掉微服务，本质需求却是一致的：提升效能。...在横向角度，单体架构也支持以功能、技术等维度划分，拆分成各个模块，以便代码重用和管理，甚至提取出各种形体组件，如jar 那拆微服务解决了哪些效能问题？...不管是建，还是拆。都是适时的选择。架构只有顺应环境才能生存，最大化业务价值。

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    干货 | 如何做AB实验分流

    AB实验可以简单认为是传入一个实验号和用户分流ID到AB实验分流器，分流器吐出分流版本A、B、C、D等，通过截取应用流量落地一段时间的分流数据，就可以分析具体版本的优劣，决定启用新版本或者沿用老版本。...三、改进方案 本文将从AB实验分流器整体设计，收口，SDK设计和分流器后台选型设计方面进行分享，主要说明如何提升AB分流器的分流效率，希望给AB实验特别是AB实验分流器的开发人员带来一定的启发和帮助。...下图概括了AB实验分流主要接口的收口工作（左边是旧分流器接口，右边是新分流器接口）： [4ci7gaxpel.png] 3.3 AB实验分流器SDK设计 分流器收口的效果是显而易见的，原来需要跨部门多个接口沟通解决的事情...旧SDK中，当一个实验分流请求过来后，会关联查询缓存里实验的各种AB实验表信息，如实验域、实验层、分流规则（分流桶）和指定版本等信息，然后计算一个分流版本信息返回。...旧AB实验分流器后台通过SOA服务直接读取DB里的AB实验分流配置信息，会让DB成为AB实验分流的瓶颈。SOA服务可以根据分流器请求的流量自动扩容缩容，但DB不是。

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    Kafka集群内外网分流实战指南

    然而，在企业级应用中，特别是在需要处理内外网通信的情况下，如何高效、安全地实现Kafka集群的内外网分流成为了一项重要挑战。...本文将深入探讨Kafka内外网分流的策略、技术细节、常见问题及其解决方法，并通过实际案例和代码示例，为读者提供一套可操作的实践指南。...内外网分流的需求背景 现代企业的IT架构往往需要同时服务于内部系统和外部客户，而Kafka作为数据交换的核心组件，其访问控制和流量管理变得尤为关键。...因此，实现Kafka集群的内外网分流，既能保障内部服务的稳定高效，又能确保外部接入的安全隔离。 实现策略 1....下面详细介绍如何在Kubernetes上实现Kafka的内外网分流。 1.

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    聊聊storm trident batch的分流与聚合

    序 本文主要研究一下storm trident batch的分流与聚合 实例 TridentTopology topology = new TridentTopology();...的聚合数据都到了之后，才能finishBatch b-2主要是处理CombinerAggregator的combine以及each操作 整个数据流从spout开始的一个batch，到了b-0通过partitionBy分流为...groupBy/partitionBy是按batch来的；当parallelism大于1时，原始的spout在emit一个batch的时候，会分发到多个partition/task，原始batch的数据流就被分流了...parallelism大于1时，就按batchId将数据分发到不同的partition/task aggregate操作用于聚合数据，一般配合groupBy或partitionBy，会对上游的batch再次进行分流...，然后按分流后的batch来aggregate；这个时候如果parallelism大于1，则是分task来进行aggregate，之后还想把这些聚合在一起的话，可以配合global().aggregate

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    聊聊storm trident batch的分流与聚合

    序 本文主要研究一下storm trident batch的分流与聚合 apache-storm-vs-spark-streaming-two-stream-processing-platforms-compared...的聚合数据都到了之后，才能finishBatch b-2主要是处理CombinerAggregator的combine以及each操作 整个数据流从spout开始的一个batch，到了b-0通过partitionBy分流为...groupBy/partitionBy是按batch来的；当parallelism大于1时，原始的spout在emit一个batch的时候，会分发到多个partition/task，原始batch的数据流就被分流了...parallelism大于1时，就按batchId将数据分发到不同的partition/task aggregate操作用于聚合数据，一般配合groupBy或partitionBy，会对上游的batch再次进行分流...，然后按分流后的batch来aggregate；这个时候如果parallelism大于1，则是分task来进行aggregate，之后还想把这些聚合在一起的话，可以配合global().aggregate

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