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详细说明
2024年04月
2024年03月
在设计具备良好可扩展性的系统时,从业务和技术两个维度进行深入思考确实是非常关键的。
一、业务维度
1、深入理解业务:
2、预测业务变化:
二、技术维度
1、利用扩展性好的技术:
选择支持水平扩展的技术栈,如微服务架构、容器化技术等。
采用分布式数据库、缓存等技术,提高系统的数据处理能力和并发性能。
利用云计算平台,实现计算资源的弹性伸缩,满足业务变化对资源的需求。
2、实现对变化的封装:
采用抽象和接口的方式,将业务逻辑与底层实现分离,降低业务变化对系统的影响。
设计可扩展的数据结构和算法,以应对业务数据的增长和变化。
利用设计模式,如工厂模式、策略模式等,实现对业务变化的灵活支持。
在具体实现上,可以采取以下方案:
模块化设计:
将系统拆分为多个独立的模块,每个模块负责特定的业务功能。
模块之间通过接口进行通信,降低模块间的耦合度,提高系统的可维护性和可扩展性。
微服务架构:
将系统拆分为多个小型、自治的服务单元,每个服务单元负责特定的业务功能。
服务单元之间通过轻量级的通信机制进行交互,实现服务的独立部署、升级和扩展。
消息队列:
引入消息队列中间件,实现异步通信和消息解耦。
通过消息队列,将业务逻辑拆分为多个步骤,实现业务的分步处理和并行处理,提高系统的吞吐量和响应速度。
容器化技术:
利用Docker等容器化技术,将应用程序及其依赖项打包成容器镜像。
通过容器编排工具(如Kubernetes),实现容器的自动化部署、管理和扩展。
JS程序中一般常用如下的编程技巧:
1、使用模板字符串:模板字符串嵌入表达式,并通过${}语法将它们转换为字符串。这比传统的字符串拼接更加简洁易读。
let name = "Alice";
let greeting = `Hello, ${name}!`;
2、利用数组方法:JavaScript的数组提供了许多内置方法,如map(), filter(), reduce()等,可以极大地简化数组操作。
let numbers = [1, 2, 3, 4, 5];
let doubled = numbers.map(n => n * 2);
3、使用解构赋值:解构赋值快速地从数组或对象中提取数据。
let [a, b, c] = [1, 2, 3];
let { name, age } = { name: "Alice", age: 30 };
4、利用箭头函数:箭头函数不仅更简洁,还能自动绑定this,避免在回调函数中丢失this的问题。
let greet = name => `Hello, ${name}!`;
5、使用默认参数和剩余参数:默认参数为函数参数提供默认值,而剩余参数则允许接收任意数量的参数。
function greet(name = "Guest") {
console.log(`Hello, ${name}!`);
}
function sum(...numbers) {
return numbers.reduce((a, b) => a + b, 0);
}
6、利用Promise和async/await处理异步操作:Promise和async/await使得异步操作更加直观和易于管理。
7、使用Map和Set数据结构:Map和Set是ES6引入的两种新的数据结构,分别用于存储键值对和无重复值的集合,它们提供了许多有用的方法。
7、使用防抖(Debounce)和节流(Throttle):在处理高频事件(如滚动、窗口大小调整等)时,使用防抖和节流技术可以避免不必要的计算或操作。
8、利用高阶函数:高阶函数是接受函数作为参数或返回函数的函数。它们可以帮助你抽象和复用代码逻辑。
这里就不得不说是数据结构和算法。数据结构和算法是计算机程序性能优化的基石。决定了程序处理数据的速度和效率。在软件开发行业,对数据结构和算法的掌握程度往往被视为衡量一个程序员技术水平的重要标准之一。掌握了这些知识的程序员在求职、晋升和项目竞争中都更具优势。
当我真正理解这些数据结构的含义之后,通过选择正确的数据结构和算法,显著减少程序的执行时间,提高响应速度,特别是在处理大量数据时。这种效率的提升不仅使得程序更加实用,也为后续的功能开发和优化留下了更多的时间和空间。感觉整个人都要起飞了呢。
同时在面对复杂问题时我有了更多的解决思路。无论是排序、搜索、图遍历还是动态规划,各种算法都提供了解决问题的框架和策略。根据问题的特点选择合适的算法,从而更高效地解决问题。这种能力的增强使得我在面对新的挑战时更加自信和有把握。
此外数据结构和算法也与其他领域如操作系统、数据库、网络通信等都有着密切的联系。掌握了数据结构和算法之后,我也更容易理解和应用其他领域的知识和技术,从而扩展自己的知识面和视野。
个人认为的原因大概有以下四个方面:
1、云计算为EDA提供了强大的计算和存储能力,使得事件处理和分析更为高效和灵活。同时,云平台的弹性伸缩能力也使得EDA能够更好地应对业务波动和变化。这样EDA能够确保对事件进行及时响应,为企业提供了实时智能和快速决策的能力。
2、同时EDA能够整合来自不同源的事件数据,无论是来自物联网设备、移动应用还是其他业务系统。通过对这些数据的分析和处理,企业可以获得更深入的业务洞察,为决策提供有力支持。
3、在当前环境下企业面临着海量数据的处理和分析挑战。EDA架构可以整合来自不同源的事件数据,通过实时分析和处理,为企业提供深入的业务洞察。同时,云计算的大数据处理能力可以进一步支持EDA架构在海量数据场景下的应用。
4、此外在云环境中,企业可以利用云平台的自动化管理和监控功能,降低系统的运维成本。EDA架构的灵活性也使得企业可以根据业务需求快速调整系统架构,降低开发成本。
1、今天你跟通义灵码互动的第一句话是什么,TA 是怎么回复的?晒出截图
2、分享一下你使用通义灵码的感受
使用通义灵可以辅助自己编程,主要是生成基础的代码框架。对于重复性或者模板化的代码,AI可以极大地提高编写速度,可以有更多时间专注于解决复杂问题。
同时通过查看AI生成的代码,也可以学习到新的编程技巧、库的使用方式或者设计模式。这对于提升自己的编程技能是非常有益的。
但若过度依赖AI的可能自己的一些思考和动手能力会下降,这个是要避免的。如何让AI写出自己满意的程序,提示词还是一个特别值得思考的。
通义灵码还提供了一些额外的实用功能,如代码注释生成和代码测试等。这些功能不仅能够帮助更好地理解和使用生成的代码,还能够提高代码的可读性和可维护性。
以下是个人关于避免线程死循环的一些小Tips。
1、定期进行代码审查,特别是涉及多线程部分的代码,确保逻辑正确,没有可能导致死循环的条件。编写单元测试和集成测试,特别关注多线程场景下的行为。使用模拟和断言来验证线程的行为符合预期。
2、在代码中添加详细的日志记录,包括线程的启动、运行和结束等关键阶段。这有助于追踪线程的行为和识别潜在的死循环。
3、当多个线程需要访问共享资源时,使用适当的同步机制(如锁、信号量等)来避免竞争条件和死锁。
4、为线程设置合理的超时时间,当线程执行超过预定时间时,自动中断线程或抛出异常。
Serverless架构在图像处理的具体实践中有高并发处理能力、成本效益、快速开发与迭代等优势。
1、Serverless架构采用按需付费的模式,开发者只需为实际使用的计算和存储资源付费。在图像处理中,由于任务量可能波动较大,这种付费模式可以帮助开发者节省大量成本。此外,Serverless架构还可以避免资源的闲置和浪费,进一步提高成本效益。
2、Serverless架构能够自动根据业务负载动态扩展资源,从而轻松应对高并发场景。在图像处理中,这种能力尤为重要,因为图像处理任务通常伴随着大量的并行任务,需要快速响应和处理。Serverless架构能够确保在高峰时段快速扩展资源以满足需求,而在需求降低时则自动释放资源,避免资源浪费。
3、此外,Serverless架构使得开发者能够专注于业务逻辑的实现,而无需关注底层基础设施的搭建和维护。这大大加快了开发速度,缩短了产品上市时间。同时,Serverless架构还支持快速迭代和更新,使得开发者能够更快地响应市场变化和客户需求。
成为一名优秀的技术PM需要多方面的技能和素质。大体的技能与素质如下,其实大抵与成为一个好员工都是通用的。
1、掌握技术知识:作为技术PM,你需要具备一定的技术背景,能够理解和评估技术方案的可行性。这不仅有助于你更好地与团队成员沟通,还能在决策过程中提供有价值的见解。
2、项目管理能力:熟练掌握项目管理工具和方法论,如敏捷开发、SCRUM等。你需要能够制定项目计划、分配资源、监控进度,确保项目按时按质完成。
3、沟通协调能力:技术PM需要与团队成员、上级、客户等多方进行有效沟通。你需要具备良好的倾听、表达和协商能力,能够处理各种复杂的人际关系和冲突。
4、领导能力:作为团队领导者,你需要激发团队成员的积极性和创造力,为他们提供必要的支持和指导。同时,你还需要关注团队成员的成长和发展,帮助他们提升技能和能力。
5、风险管理能力:在项目执行过程中,可能会遇到各种风险和挑战。你需要具备识别、评估和应对风险的能力,确保项目能够顺利进行。
6、持续学习和自我提升:技术领域不断发展,新的工具和方法层出不穷。作为技术PM,你需要保持对新技术的敏感度和好奇心,不断学习新知识,提升自己的专业素养。
7、注重团队合作和文化建设:优秀的技术PM懂得如何营造积极向上的团队氛围,促进团队成员之间的协作和配合。通过定期组织团队建设活动、分享会等,增进团队成员之间的了解和信任。
日常真正去写并行程序的情况不多,如果要实现优雅的并行程序几点想法如下:
1、首先要对任务进行恰当的分解。任务分解是并行编程的基石,它将整个计算过程划分为多个子任务,每个子任务都可以由独立的处理器或线程执行。在分解任务时,需要考虑任务的粒度、依赖关系以及负载均衡等因素,以确保并行执行的效率和效果。
2、数据同步是并行编程中另一个关键问题。由于多个任务可能同时访问和修改共享数据,如果没有有效的同步机制,就可能导致数据不一致甚至程序崩溃。因此,需要采用诸如锁、条件变量等同步原语来确保数据访问的有序性和一致性。
3、在并行环境中,处理器、内存等计算资源是有限的,如何合理地分配这些资源,避免资源争用和浪费,是确保并行程序性能的关键。
4、最后需要进行充分的测试和验证。这包括单元测试、集成测试和系统测试等多个层次,以确保每个子任务的正确性以及整个并行程序的稳定性和可靠性。
暂时没有针对个人员工设置密码的地方。
个人空间
1、选中文件夹,创建共享。
2、选中用户,设置权限。
团队空间
1、选中文件夹,授权管理
2、选中用户,设置权限。
1、可以全选,一次性上传多个文件。
2、多个文件夹可以压缩上传。
1、连接目标集群。
2、执行SQL命令。
select adb_version();
3、查看集群的版本信息。
示例如下:
+----------------+----------------+---------------------+-------------+---------------------+
| source_version | rpm_version | build_date | revision_id | revision_date |
+----------------+----------------+---------------------+-------------+---------------------+
| 3.1.4.10 | 20210809205222 | 2021-08-09 20:52:22 | 97b631a | 2021-08-09 20:32:04 |
+----------------+----------------+---------------------+-------------+---------------------+
——参考链接。