华为谷歌为何使用Mono-Repo单体仓库

简介: 华为谷歌为何使用Mono-Repo单体仓库

Multi-Repo V.S Mono-Repo

单体应用没啥好说的,大学时期的课设都是的,toy 而已,适合初创业务。


多体仓库

每个微服务对应各自代码仓库,尤其适合于现在微服务项目。


优点

职责单一,代码量和复杂度也容易控制

服务边界清晰,不同团队负责维护不同的服务即可

每个服务也易于独立开发测试和扩展,无需集中管理


缺点

每个项目组各自为政,代码规范风格不一,随意引入各种三方依赖

整个项目集成部署就很麻烦,需要集中管理

开发人员缺乏对系统的整体认知和业务理解,螺丝钉感觉巨强哦

重复造轮子,工具方法不统一,部门之间技术基础设施差距大




单体仓库

所有微服务对应一个代码仓库。


优点

易于规范代码结构和 codereview

方便管理,一键集成和部署

易于理解整个项目

代码可复用性强,易于项目重构


目录
相关文章
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
服了,一线城市的后端都卷成这样了吗!?
工作5年的后端开发工程师,被裁员之后找工作,很难找到,更神奇的事情,我在北京拿到了两个offer,但是深圳一个都没拿到,我更倾向在深圳找工作,实在没办法才会去北京。而且深圳这边的工作很卷,考察的越来越难,不仅是八股,不少公司更多的事考察场景题,甚至还有公司问我如果让我带一个5~10人小团队做项目会考虑哪些事情?天啊,我只是一个想找20K工作的gopher程序员,要求已经这么高了吗?太卷了。
196 3
|
并行计算 TensorFlow 调度
推荐场景GPU优化的探索与实践:CUDA Graph与多流并行的比较与分析
RTP 系统(即 Rank Service),是一个面向搜索和推荐的 ranking 需求,支持多种模型的在线 inference 服务,是阿里智能引擎团队沉淀多年的技术产品。今年,团队在推荐场景的GPU性能优化上又做了新尝试——在RTP上集成了Multi Stream,改变了TensorFlow的单流机制,让多流的执行并行,作为增加GPU并行度的另一种选择。本文详细介绍与比较了CUDA Graph与多流并行这两个方案,以及团队的实践成果与心得。
|
存储 负载均衡 NoSQL
【Redis系列笔记】Redis集群
集群是一种在多个计算机或服务器之间分配和管理任务的方式。它们被广泛应用于大型计算任务、数据处理、网络服务和高性能计算等领域。在Redis中,主要有以下三种集群,分别是主从集群,哨兵集群,分片集群。
493 18
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
TensorFlow2 AutoGraph
【8月更文挑战第18天】TensorFlow2 AutoGraph。
140 8
|
机器学习/深度学习 算法 C语言
【深度学习】优化算法:从梯度下降到Adam
【深度学习】优化算法:从梯度下降到Adam
479 1
|
存储 NoSQL 大数据
谷歌三件套 - Bigtable
谷歌三件套 - Bigtable
229 1
谷歌三件套 - Bigtable
|
自然语言处理 算法 Java
国王小组:开发交易所源码需要用到的开源框架
区块链交易所开发详细丨区块链交易所系统开发(开发方案)丨区块链交易所源码案例部署 Uniswap交易所开发稳定版丨Uniswap交易所系统开发(开发模板)丨Uniswap交易所系统源码案例部署 数字货币交易所开发详情版丨数字货币交易所系统开发(web3.0技术开发)丨数字货币交易所开发源码成品 交易所APP开发功能丨交易所系统开发(成熟及案例)丨交易所系统源码平台 DAPP交易所系统开发(开发案例)丨DAPP交易所系统开发(源码及方案)
国王小组:开发交易所源码需要用到的开源框架
|
算法 Devops 大数据
Aliware推出应用配置管理大杀器,分布式架构下配置推送秒级生效!
近日,阿里中间件(Aliware)产品家族又推出了一款工具类产品——应用配置管理(ACM),它的主要功能是解决在分布式架构环境中,对应用配置进行集中管理和推送的问题。
5413 67
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
梯度消失了怎么办?
梯度消失是深度神经网络训练中的常见问题之一。解决梯度消失问题的方法包括使用更复杂的模型、不同的激活函数、批标准化、残差连接、改变优化器和学习率以及数据预处理等。需要根据具体情况选择相应的解决方法,并监视网络权重和激活函数的分布情况来识别和缓解梯度消失的问题。
3956 0
梯度消失了怎么办?
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD
有上述的两种梯度下降法可以看出,其各自均有优缺点,那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢?即,算法的训练过程比较快,而且也要保证最终参数训练的准确率,而这正是小批量梯度下降法(Mini-batch Gradient Descent,简称MBGD)的初衷。
梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD