早先呢，我只是因为使用 Java 编写的 ArchUnit 不支持其它语言，而在其它语言的生态里呢，也没有这样的合适的工具。所以呢，我就想着在 Uncode 里设计一个全新的架构守护工具，也就是 Inherd 开源小组里的 Guarding：https://github.com/inherd/guarding/，一个多语言的架构守护工具 —— 基于 Tree Sitter 解析各类编程语言。它设计了一套外部 DSL，其借鉴于 ArchUnit 设计的内部 DSL 语法。
架构决策记录（ADRs）是开发团队对系统所做的架构决策的重要沟通工具。如果缺乏对什么是架构的明确定义，同时也没有其他地方来记录重要决策，ADR 可能会远离其初衷，失去焦点和效果。
在项目管理中，不可避免的会涉及到技术文档。当讨论文档时往往会纠结于“要”还是“不要”这种是非选择中。而忽略了，如何最小化技术文档的同时，又能体现出文档的价值。
Markdown 是一种标准的简单语法，用于创建具有专业外观的文档。它比 HTML 更简单，无需专门的编写编辑器即可进行管理。Git配置管理工具也支持markdown格式。在 Git 环境中，markdown 一般用于项目的简单介绍和构建说明。（自述文件）。本文介绍了如何将 Markdown 格式与模板一起用于架构文档。 带有 Markdown 的架构文档 与代码一起管理软件的架构设计和设计决策将为项目提供极大的便利。当我们的设计与代码一起保存在配置管理环境中时，我们可以一起进行设计变更和代码变更。当新
"Diagram as Code" 是一种创新的方法，它允许使用 Python 代码来绘制云系统架构图。这个概念的核心是通过编程代替传统的图形设计工具来设计和可视化系统架构。
SmartSql 希望 开发人员更多的接触 Sql ,获得绝对的控制权与安全感。所以目前没有计划支持 Code First 编程模式。
架构即代码，是一种架构设计和治理的思想，它围绕于架构的一系列模式，将架构元素、特征进行组合与呈现，并将架构决策与设计原则等紧密的与系统相结合。 如我的上一篇文章《为“架构”再建个模：如何用代码描述软件架构？》中所说，要准确描述软件的架构是一件颇具难度的事情。仅就实现的层面来说，也已经很难通过一个标准模型来让所有人达成一致，“哦，这就是架构”。也因此，在无法定义架构的情况下，也很难无法给出一个让所有人信服的架构治理模型。毕竟：模型只有合适的，永远没有对的。 （ 示例代码见：https://github.com
一个Java项目，完整的流程有需求分析设计、开发自测、联调、ST、UAT、投产、结项。 一个项目又会被拆分成多种多个小项目，无论是中间需求变更也好，还是重构，都需要不断的走这几个流程(除了投产与结项)，在项目开发后期才会真正让项目进入最终的阶段。 相信很多小伙伴都一样，对着视频敲项目，其中遇到的BUG还能解决，但就是每次敲完一个项目，就感觉很空虚，项目里面的知识点感觉懂了但又好像不完全懂。 相信很多小伙伴都会遇到这样一个问题：跟着老师或教程敲代码，很容易；但是想要实现一个完整应用项目却不知道从哪里下手。
文章大纲 1、 架构为谁而设计？ 2、 架构细化 3、 4+1视图 4、 架构文档 5、 文章总结 一、架构为谁而设计 1.1 想一想 架构到底为谁而设计？ 1.2 项目中的需求和角色 1）回到架构的起点，一切从需求出发 2）需求是从业务产生的，业务的来源是人 客户：系统实现业务目标和约束条件[成本，上线时间] 用户：系统可以实现业务功能和运行期质量 公司：项目可以为公司盈利 管理：项目管理、人员配备的基础 开发：如何进行系统开发以及开发期质量 测试：测试的范围，方法，验收标准 运维：如何部署，网络环境，
标 题: 步入J2EE架构和过程 发信站: BBS 水木清华站 (Fri Apr 26 16:02:08 2002)
在文章开始前，想先问大家一个问题，大家平时在项目需求评审完后，是直接开始编码了呢？还是会先写详细设计文档，后再开始进行编码开发？
导读： “2010技术应用计划”是去年3月中心部门头脑风暴“成果”的一部分，现在重新回顾一下，当时的许多计划或许对现在及以后还有一定的意义，故放在我的博客“朝花夕拾”分类中。 1 架构参与方案以及计划 1.1 解决的问题： 代码质量差、Bug多 注：这个问题只是从架构工作的视角，帮助开发人员改善代码质量，降低Bug数量的方案。 1.2 参与方案： 1.2.1 树立架构意识 通过各种形式，介绍软件架构的概念，使用架构的好处，在开发人员中树立使用架构的意识。这些形式可以是平常技术交流（Coffee Ti
架构评估是软件架构设计过程中的一个关键活动，它旨在确保软件系统的架构能够满足预定的质量属性要求，如性能、可靠性、可扩展性和安全性等。进行架构评估的目的是识别和缓解架构设计中可能存在的问题和风险，从而提高软件项目的成功率。
EMQX 和 VerneMQ 都是用 Erlang/OTP 开发的高性能、分布式开源 MQTT Broker，以其稳定性、容错性和扩展性著称。
每个公司根据其业务和公司发展的不同阶段，所设计的支付系统也会有所不同。我们先看看互联网公司的一些典型的支付系统架构。
处理遗留系统，几乎是每个程序员都不可能绕过的一件麻烦事儿。因为时间压力，技能不足以及功能复杂等诸多原因，常常使得遗留系统的代码变得糟糕混乱，可读性与维护性差，无法保证功能的可测试性，纠缠不清的代码让类、方法之间紧紧耦合在一起。如果遗留系统能够正常工作，那么我们还可以置之不理，即使代码接近腐烂的边缘，我们还可以得过且过。倘若我们需要维护遗留系统，或者需要为它添加新的功能，又或者需要将新的系统与遗留系统进行集成，就必须正视遗留系统带来的问题了。 处理遗留系统，首先需要分析和了解遗留系统，尤其这个遗留系统并非你开
首先，系统是什么？根据《系统架构》一书的定义，系统是由一组实体和这些实体之间的关系所构成的集合，其功能要大于这些实体各自的功能之和。对于我们的场景，系统可能是 App、Web 应用、服务、批处理程序等，也可能是包括所有这些的一个大系统。
在不同的公司由于接入渠道和应用的差异，对支付产品分类略有不同。综合支付场景和流程，支付产品可以分为如下几类：
在进行分布式文件存储解决方案的选型时，GlusterFS 无疑是一个不可忽视的考虑对象。作为一款开源的软件定义分布式存储解决方案，GlusterFS 能够在单个集群中支持高达 PiB 级别的数据存储。自从首次发布以来，已经有超过十年的发展历程。目前，该项目主要由 Red Hat 负责维护，并且在全球范围内拥有庞大的用户群体。本文旨在通过对比分析的方式，介绍 GlusterFS 与 JuiceFS 的区别，为您的团队在技术选型过程中提供一些参考。
在软件开发中，概念图（Conceptual Diagram）是一种常用的模型，主要用于表达系统的基本概念和它们之间的关系。它属于软件架构文档体系的一部分，特别是在系统设计的初期阶段非常有用。概念图通常包括了系统的主要组件、实体、以及它们之间的交互关系。
链接：https://blog.csdn.net/u012562943/article/details/81475489
生成式 AI 可以自动生成 IT 系统中使用的代码或模型。这有助于加快开发过程并减少所需的人工劳动量。生成式人工智能还可以为 IT 系统创建人类开发人员可能没有考虑过的新设计或解决方案。
像Facebook、开心001、人人网、优酷、豆瓣、淘宝等高流量、高并发的网站，单点数据库很难支撑得住，WEB2.0类型的网站中使用MySQL的居多，要么用MySQL自带的MySQL NDB Cluster(MySQL5.0及以上版本支持MySQL NDB Cluster功能)，或者用MySQL自带的分区功能(MySQL5.1及以上版本支持分区功能)，我所知道的使用这两种方案的很少，一般使用主从复制，再加上MySQL Proxy实现负载均衡、读写分离等功能，在使用主从复制的基础上，再使用垂直切分及水平切分;或者不使用主从复制，完全使用垂直切分加上水平切分再加上类似Memcached的系统也可以解决问题。
在设计 Unit Mesh 架构时，其思想是以 Unit（如代码单元）作为 AI 辅助生成的元素，以辅助人类解决复杂的软件开发问题。
从产品分类、模块功能和业务流程，了解支付产品服务的设计。 支付产品模块是按照支付场景来为业务方提供支付服务。这个模块一般位于支付网关之后，支付渠道之前。 它根据支付能力将不同的支付渠道封装成统一的接口，通过支付网关来对外提供服务。所以，从微服务的角度来说，支付产品本身也是一个代理模式的微服务，它透过支付网关响应业务方请求， 进行一些统一处理后，分发到不同的支付渠道去执行，最后将执行结果做处理后，通过支付网关再回传给业务方。支付产品在支付系统架构图中的位置，如下图所示： 产品分类 在不同的公
从UML的早期版本开始， 便受到了计算机产业界的重视， OMG 的采纳和大公司的支持把 它推上了实际上的工业标准的地位， 使它拥有越来越多的用户。 它被广泛地用于应用领域和多 种类型的系统建模， ，如管理信息系统、 通信与控制系统、 嵌入式实时系统、分布式系统和系 统软件等。 近几年还被运用于软件再工程、 质量管理、 过程管理和配置管理等方面。 而且它 的应用不仅仅限于计算机软件， 还可用于非软件系统， 例如硬件设计、 业务处理流程、 企业 或事业单位的结构与行为建模。
几年前在 oreilly 看到一本叫 《living documentation》的书，可惜当时没读完。
Wizard 是一款开源文档管理系统，项目地址为 https://github.com/mylxsw/wizard。这个项目是 我 在2017年就开始开发的，起初只是想做一款能够在公司内部把Swagger文档管理起来的工具，但在这近两年的时间里，一直断断续续的为其添加各种功能，现在终于下决心发布1.0版本了，目前支持三种类型的文档管理
导语 腾讯云云监控于近日发布了两款产品：应用性能观测（APM）、前端性能监控（RUM)，帮助用户解决调用链追踪问题，减少 MTTR（平均修复时间），以及帮助提升用户在 Web、小程序端的使用体验。 APM 集成微服务团队丰富的业务场景沉淀以及云监控打磨多年的高性能数据处理中台，云监控 - 应用性能观测平台（APM）正式开放测试。如果您的团队还在苦于日益复杂的后台服务架构、日渐增长的故障排查时间，我们诚邀您试用云监控 APM ，开启一体化、自动化的后台服务监控体验。 点击文末"阅读原文" 立即申请体验APM
InterSystems IRIS为XML处理带来了对象的力量--可以使用对象作为XML文档的直接表示，反之亦然。由于InterSystems IRIS包括本机对象数据库，因此可以将此类对象直接用于数据库。此外，InterSystems IRIS提供了用于处理XML文档和DOM(文档对象模型)的工具，即使它们与任何InterSystems IRIS类无关。
软件开发模型： 1.瀑布模型 1）软件概念阶段 用户需求 2）需求分析 软件需求 3）架构设计 架构文档 4）详细设计 模型设计 5）编码阶段 代码文档 6）测试阶段 瀑布模型的特点是在每个阶段的工作都清晰详尽，容易预估风险和开发成本，每个阶段人员安排也非常清晰。 瀑布模型的缺点是中途不能出现任何问题，例如客户要改动需求，重新定义某项业务流程。瀑布模型还有一个缺点是项目编码处在后半程，因此客户需要等待很长时间才能体验到产品，故此需要在早期就为用户提供一个体验的样本，这个样本就是产品原型。 瀑布模型非常适合使用在需求清晰且不易改变的情况。除此之外，遇到一个需求非常清晰的客户是使用瀑布模型的一个重要前提。 2.螺旋模型
当工程团队选择工具来管理他们的软件系统时，特别是用于设计和可视化，他们经常遇到XY问题。
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由于一些知识性的特殊需要，要求掌握比较过时的软件架构设计理论，因而作此文案用于记忆和查询。该部分内容与现实中软件开发相去甚远，也可以理解一些东西之间确实存在很大的鸿沟，不多说，开始码字咯。 Bass、
前面我们介绍了 Spring Cloud 体系下的网关 Gateway（Zuul）。事实上，还有很多开源且广泛应用的网关方案，例如 Kong 和 Nacos。本篇将先介绍这两种网关，包括架构和主要原理，并给出集中网关方案的对比。
晚上好，欢迎阅读本架构文档。很高兴你成功了！在您阅读时，此文档可能已过时，请随时更新！
很多问题一直在困扰、在思考，为什么CMDB大部分项目都是失败的？为什么讨论的更多的是运维自动化而不是IT自动化？为什么线上问题永远是运维人的黑锅？带着这些问题我们来一探究竟。
这里有一层很重要的一层是 MilCore 层，这一层将会沟通 DirectX 和 托管层，而这一层在用户端的逻辑就放在 wpfgfx_cor3.dll 文件里面
深度学习在推荐系统上的运用，具体用了卷积神经网络（CNN）提取文本特征，融合PMF模型进行推荐。 具体论文见http://dm.postech.ac.kr/~cartopy/ConvMF/ 用户对项目评分数据的稀疏是推荐系统质量恶化的主要因素之一。为了处理稀疏性问题，已经提出了几种推荐技术，其另外考虑辅助信息以提高评估预测的准确性。特别是，当评级数据稀少时，基于文档建模的方法通过额外使用文本数据（如评论，摘要或概要）提高了准确性。然而，由于单词模型的固有局限性，它们难以有效地利用文档的上下文信息，这导致对文
上一篇主要讲述了一个APP的架构分析和设计，这一篇我们就说一下APP架构中的网络层。
与流行的看法相反，架构是敏捷软件开发工作的一个重要方面，就像传统的工作一样，并且是扩展敏捷方法以满足现代组织的现实需求的关键部分。但是，敏捷专家的架构方式与传统主义者的方式略有不同。本文讨论以下问题：
想要做好Code Review，必须让参与的工程师充分认识到Code Review的好处
三. 选择缓解风险的技术 一旦识别出迁移过程中可能存在的风险，我们就可以有的放矢地选择相关技术，制订降低风险的解决方案。 寻找丢失的知识 只有体验过去，才能谋划未来。如果缺乏对遗留系统的足够认识，这
过程：识别领域概念、识别领域关系、识别领域状态、领域模型化[类图、状态图]、领域模型评审
大家好，我是鱼皮，昨天晚上在我的 知识星球 内开了一场直播，专门给学编程的同学答疑，一场下来竟然回答了 40 多个问题！
技术选型是由技术方向和业务场景 trade-off 决定的，脱离业务场景来说技术选型是没有任何意义的，所以本文只是阐述了伴鱼技术团队数据库选型的过程，这并不是 MySQL、MongoDB 和 TiDB 之间直接的比较，只能说明 TiDB 更适合伴鱼的业务场景和技术规划，另外由于 TiDB 是非常新的数据库技术，所以这也能体现出伴鱼技术团队对新技术的态度、技术后发优势的理解、成本与效率的衡权和技术生态与红利的思考。
********本文是BLUES【公众号ID：bluemidou】向老王约稿，特授权blues独家首发，现转载如此，哈哈********
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