go.cqrs的Dispatcher接口定义了Dispatch、RegisterHandler方法；InMemoryDispatcher定义了map[string]CommandHandler属性，其Dispatch方法根据command.CommandType()获取handler，然后执行handler.Handle(command)；其RegisterHandler方法遍历commands，然后获取command的type，挨个注册到map[string]CommandHandler中。
sentinel-transport-simple-http-0.1.1-sources.jar!/com/alibaba/csp/sentinel/transport/command/SimpleHttpCommandCenter.java
com/alibaba/csp/sentinel/transport/command/NettyHttpCommandCenter.java
经常会有A.getb().getc().d()的方法调用，有没有什么方法将调用链变短比呢，联想到操作系统是通过消息触发一系列操作，我们也可以模仿这一操作，用事件的方式调用方法，当然也有弊端会让事件到处跑，不知道有哪些方法被调用了，我在写代码的时候就喜欢事件的方式（不过聚合根还是设计的简单一些，不要嵌套太深，从根源上避免这种太深的设计）
在看我的这篇文章之前大家可以先看一下官方的这篇文章：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%B0。介绍了控制台怎么使用，以及客户端要怎么设置才能被收集数据。
注：客户端通过心跳将机器IP端口等信息上报给控制台；控制台新增规则后将规则推送到Sentinel客户端；控制台与客户端的通信通过sentinel-transport模块来实现。
eventhorizon/aggregatestore/model/aggregatestore.go
中介者，何为中介者，顾名思义就是我们的在处理A和B之间的关系的时候，引入一个中间人，来处理这两者之间的关系，例如生活中我们需要去租房，买房，都会有中介，来处理房东和租客之间的协调关系，这个就是中介者，落实到具体的代码中呢，就像我们的Controller可能会依赖很多的Service层面的东西，在这里的代码都会注入很多Service，导致依赖很严重，耦合较高，并且多的情况下会使得Controller的代码看起来并不是那么简洁，而中介者模式，恰恰可以解决这一痛楚，降低Controller和Service层面的依赖，通过一个接口，来实现Controller调用业务层面的操作，在中介者体系下，我们更多的是关注我们自身的业务，以及在业务之中，我们如何构建我们的业务模型，以及每个业务需要做的事件处理操作即可，换做以往的开发模式，我们需要依赖Bussiness A,B,C三个Service。在引入了Mediator中介者模式，我们的Controller只需要注入并引入IMediator的对象，即可实现调用对应的A,B,C的业务操作。接下来，我们一起看看，如何设计以及如何使用。
用Spring Boot+Vue做微人事项目第四天
前面提到过，akka-typed中较重要的改变是加入了EventSourcedBehavior。也就是说增加了一种专门负责EventSource模式的actor, 最终和其它种类的actor一道可以完美实现CQRS。新的actor，我还是把它称为persistentActor，还是一种能维护和维持运行状态的actor。即，actor内部状态可以存放在数据库里，然后通过一组功能函数来提供对状态的处理转变，即持续化处理persistence。当然作为一种具备EventSourcedBehavior的actor, 普遍应有的actor属性、方法、消息处理协议、监管什么的都还必须存在。在这篇讨论里我们就通过案例和源码来说明一下EventSourcedBehavior是如何维护内部状态及作为一种actor又应该怎么去使用它。
akka-typed中已经没有PersistentActor了。取而代之的是带有EventSourcedBehavior的actor，也就是一种专门支持EventSource模式的actor。EventSource的原理和作用在之前的博客里已经有了比较详细的介绍，这里就不再重复了。本篇直接从EventsourcedBehavior actor的具体应用开始介绍。支持EventSource应用的基本数据类型包括 指令Command, 事件Event，状态State。EventSourcing其实就是一个有限状态机fsm finite-state-machine，执行Command，产生Event，改变State，终而复始。下面是一个简单的EventSource类型定义：
CQRS 的意思是“命令-查询责任隔离”。我们分离了命令(写请求)和查询(读请求)之间的责任。写请求和读请求由不同的对象处理。
所需jar包为下图的5个jar包，其中第三个为Fckeditor的核心包，全名应该叫fckeditor-java-core-2.4.jar
因为没有指定ReturnType，所以默认使用ReturnType.STATUS，返回值就是io.lettuce.core.output.StatusOutput，这个类并没有重写CommandOutput中的方法。所以抛出异常IllegalStateException
模块的选择： 使用 asyncore 和 asynchat 模块，实现 多客户端的接入 和 服务器、客户端之间消息的传递。 几个类及各自的功能： EndSession：异常类，用于产生异常退出 CommandHandler：消息分类处理，区分 命令消息 和 聊天消息 Room：进行用户的会话管理，比如保持房间内所有用户的会话、用户进入房间、退出房间、退出服务器、向其他用户发送消息 Hall：大厅。输入昵称登陆、退出服务器、选择聊天室 ChatRoom：聊天室。进入聊天室、查看聊天室在线用户、广播消息、返回大
GoJs 是一个 JavaScript 和 typescript 库，用于构建交互式图表，可以轻易的实现日常开发中所需要的各种示意图、结构图、组织图、流程图、状态图、思维导图、树状图等。
最近，因为增加了一些风控措施，导致新人拼团订单接口的 QPS、TPS 下降了约 5%~10%，这还了得！
几乎在学习、使用任何一种编程语言的时候，关于socket的练习从来都不会少，尤其是会写一些局域网的通信的东西。所以书上的这个项目刚好可以练习一下socket编程。
在《当我们在讨论CQRS时，我们在讨论些神马》中，我们讨论了当使用CQRS的过程中，需要关心的一些问题。其中与CQRS关联最为紧密的模式莫过于Event Sourcing了，CQRS与ES的结合，为我们构造高性能、可扩展系统提供了基本思路。本文将介绍 Kanasz Robert在《Introduction to CQRS》中的示例项目Diary.CQRS。
关于CQRS，在实现上有很多差异，这是因为CQRS本身很简单，但是它犹如潘多拉魔盒的钥匙，有了它，读写分离、事件溯源、消息传递、最终一致性等都被引入了框架，从而导致CQRS背负了太多的混淆。本文旨在提供一套简单的CQRS实现，不依赖于ES、Messaging等概念，只关注CQRS本身。
ChatGPT 时代，开发新的 AI 应用的门槛大大降低了，你无需要去研究机器学习，深度学习等等模型，还有去准备GPU硬件，再新的趋势下，伴随着 GPT-3、Stable Diffusion 这样预训练好的大型基础模型的出现，以及这些模型的能力通过开放 API 的形式提供出来，即使没有任何机器学习的理论知识，你只需要一两天时间，就能做出一个能解决实际问题的 AI 应用。
用Spring Boot+Vue做微人事项目第五天
先谈谈akka-typed的router actor。route 分pool router, group router两类。我们先看看pool-router的使用示范：
lettuce-core-5.0.4.RELEASE-sources.jar!/io/lettuce/core/event/metrics/DefaultCommandLatencyEventPublisher.java
命令查询责任分离（CQRS）是一种强大的架构模式，它将软件系统中处理命令和查询的责任分开。通过划分这些关注点，CQRS 可提高可扩展性、可维护性和灵活性。在这篇文章中，我们将深入探讨 CQRS 模式，讨论其优缺点，并提供一个使用 Spring Boot 的完整案例。
Sentinel是阿里巴巴开源的一款分布式系统的流量控制框架，它基于AOP和注解，提供了流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能，可以有效地保护系统的稳定性和可用性。本文将从源码角度分析Sentinel的实现原理和代码结构，并提供相关的代码示例。
CQRS由Greg Young提出，目前在DDD领域中被广泛使用。在我看来，它甚至可以被称为是一种架构风格，可以取得与MapReduce，REST同等的地位，对软件系统的整体架构产生重要影响。 CQRS即Command Query Responsibility Seperation（命令查询职责分离），其设计思想来源于Mayer提出的CQS（Command Query Seperation）。这种命令与查询的分离方式，可以更好地控制请求者的操作。查询操作不会造成数据的修改，因而它属于一种幂等操作，可以反复地
Command Query Responsibility Segregation,CQRS 这个架构好象最近博客园里讨论得比较多，有几篇园友的文章很有深度，推荐阅读： CQRS架构简介 浅谈命令查询职责分离(CQRS)模式 DDD CQRS架构和传统架构的优缺点比较 比较有趣的是，以往一断谈及架构思路、OO这些，往往都是java大佬们的专长，而CQRS这个话题，好象.NET占了上风。园友汤雪华的ENODE开源大作，在github上人气也很旺。 于是，我逆向思路搜索了下java的类似项目，果然有一个Axon
lettuce-core-5.0.4.RELEASE-sources.jar!/io/lettuce/core/RedisClient.java
曾几何时，你是否疑惑于VO、PO、DTO、BO、POJO、Entity、MODEL的区别？
在使用lettuce作为redis连接池时，在上一节中我们知道，lettuce中维护连接有两种使用连接池的方式，目前一种已经废弃，另一种大家正在使用的版本是apache commons pool。咱们来回顾下。
某位大牛说过，采用命名模式的好处是，你可以将命令按照不同的方式执行，如：排队、异步、远程和拦截等等。今天我介绍一下如何拦截命令的执行，这有些AOP的味道。
微服务的兴起以及现代软件架构对可扩展性、灵活性和可维护性的需求导致开发人员接受各种设计模式。
之前 mediator 使用了 Send 的方式来处理 Command，它还有一个方法 Publish，这个方法的入参是一个 INotification
Titan Framework是一款分布式微服务框架，因其具有简单的配置方式，良好的集成性、多样化的支持、丰富的自定义扩展功能，所以它是非常值得我们去应用的。也正是因为它强大的集群特性，使得它在面对高负载，高并发的情况下表现得毫不逊色。本篇文章将介绍如何使用Titan Framework搭建一个集群的基本Demo。
在现代软件开发中，微服务架构和CQRS模式都是备受关注的技术趋势。微服务架构通过将应用程序拆分为一系列小型、自治的服务，提供了更好的可伸缩性和灵活性。而CQRS模式则通过将读操作和写操作分离，优化了系统的性能和可维护性。本文小编将为大家介绍如何在ASP.NET Core微服务架构下使用RabbitMQ来实现CQRS模式。
今天我们来分析另一个开源的CQRS+ES项目：Equinox。该项目可以在github上下载并直接本地运行，项目地址：https://github.com/EduardoPires/EquinoxProject，该项目是基于 .net core 2.2的，开发语言、编码方式比Diary.CQRS更加新潮（CQRS+ES项目解析-Diary.CQRS），也更符合我们现在的开发习惯。
需要修改一下2处,好像timeout 默认就是0,tcp-keepalive默认就是300,那为什么还回报错呢?可能是启动的时候没有指定配置文件
基于Actor的响应式编程计划分为三部分，第一部分剖析响应式编程的本质思想，为大家介绍何谓响应式编程（Reactive Programming）。第二部分则结合两个案例来讲解如何在AKKA中实现响应式编程。第三部分则是这个主题的扩展，在介绍Reactive Manifesto的同时，介绍进行响应式编程更为主流的ReactiveX框架。 响应式编程（Reactive Programming）到底是什么？从名词定义来讲，中文的响应式并没有很好地展现Reactive的本意。响应这个词语是一个中性词，本身没有任何倾
第一个原型虽然是个管用的聊天服务器，但其功能很有限，最明显的缺陷是没法知道每句话都是谁说的。另外，它也不能解释命令（如say或logout），而最初的规范要求提供这样的功能。有鉴于此，需要添加对身份（每个用户都有唯一的名字）和命令解释的支持，同时必须让每个会话的行为都依赖于其所处的状态（刚连接、已登录等）。添加这些功能时，必须确保程序是易于扩展的。
SOFABolt 是蚂蚁金融服务集团开发的一套基于 Netty 实现的网络通信框架。
这是 Python Knowledge Weekly（PKW）第一期，之所以做这个东西，主要还是为了激励自己，每周都能有学习输入，同时再把知识点做一个总结输出。希望自己能够坚持下来，点点滴滴，不忘初心。
各位有没有对Cobar、MyCat这些MySqlProxy感到新奇。反正笔者在遇到这些proxy时，感受到其对代码的无侵入兴感到大为惊奇。于是走上了研究MySql协议的不归路。现在我就在博客里面将其中所得分享出来，以飨大家。
本文介绍了一种高并发、高可用的去中心化系统，该系统包括Titan Framework、Command、Event、Deploy、Service、Role、Role Bind、Event Handler、Command Handler、Repository、Storage Adapter、Monitor、Config、日志、监控告警系统等模块。其中，Titan Framework包括Command Bus、Event、Service、Role、Role Bind、Event Handler、Command Handler、Repository、Storage Adapter、Monitor、Config等模块。Command Bus提供基于命令模式的RPC服务。Event模块提供异步事件处理机制，可以本地事件处理也可以由集群完成事件处理。Service模块支持基于注册中心的服务发现，并基于Service实现高性能、高可靠的RPC调用。Role模块支持基于注册中心的服务发现，并基于Role实现高性能、高可靠的RPC调用。Role Bind模块支持基于注册中心的服务发现，并基于Role Bind实现高性能、高可靠的RPC调用。Event Handler模块支持基于注册中心的服务发现，并基于Event Handler实现高性能、高可靠的RPC调用。Command Handler模块支持基于注册中心的服务发现，并基于Command Handler实现高性能、高可靠的RPC调用。Repository模块支持基于注册中心的服务发现，并基于Repository实现高性能、高可靠的RPC调用。Storage Adapter模块支持基于注册中心的服务发现，并基于Storage Adapter实现高性能、高可靠的RPC调用。Monitor模块支持基于注册中心的服务发现，并基于Monitor实现高性能、高可靠的RPC调用。Config模块支持基于注册中心的服务发现，并基于Config实现高性能、高可靠的RPC调用。日志模块支持基于注册中心的服务发现，并基于日志模块实现高性能、高可靠的RPC调用。监控告警系统模块支持基于注册中心的服务发现，并基于监控告警系统模块实现高性能、高可靠的RPC调用。该系统还包括一个名为“Kita”的客户端，可用于调用该系统的服务。该系统可用于处理大规模的并发请求，并支持高吞吐量的离线服务，如计算、存储、文件服务、消息队列服务等。该系统可用于构建高性能、高可用的去中心化系统，可广泛应用于实时数据处理、交易处理、日志处理、数据分析等场景。
本文主要研究一下sentinel的ModifyRulesCommandHandler
在常用的三层架构中，通常都是通过数据访问层来修改或者查询数据，一般修改和查询使用的是相同的实体。在一些业务逻辑简单的系统中可能没有什么问题，但是随着系统逻辑变得复杂，用户增多，这种设计就会出现一些性能问题。虽然在DB上可以做一些读写分离的设计，但在业务上如果在读写方面混合在一起的话，仍然会出现一些问题。 本文介绍了命令查询职责分离模式(Command Query Responsibility Segregation，CQRS)，该模式从业务上分离修改 (Command，增，删，改，会对系统状态进行修改)和查
大家好，我是来自PaddlePaddle开源社区的李钊（@livc），目前是一名大三学生。我曾经在手机百度实习，参与推荐算法和反作弊的研发工作，目前是IDL的一名实习生。很开心作为PaddlePaddle Tutorials系列的作者之一参加 GitChat的分享。 在PaddlePaddle深度学习系列Chat的第一课中，官方开发组的张睿卿同学通过介绍一些深度学习的应用场景，带领大家了解深度学习的基本原理和工作方式，我们先来简单回顾下。 “人工智能”并不是一个很新的概念，它其实已经有60岁了，它的发展经历
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