技术问答-汇集知识碎片解决技术难题-阿里云开发者社区-阿里云

  • 作为一个经典架构模式,事件驱动在云时代为什么会再次流行呢?
    奖品池:4000积分,加湿器*2,腰靠垫*5

    Lucifer 实时性需求增加:随着互联网和移动应用的普及,用户对实时数据和即时响应的需求日益增长。EDA通过监听和响应事件来实现系统的实时交互,满足了这一需求。 分布式系统的兴起:云计算的普及使得分布式系统成为常态。EDA天然适合于分布式环境,因为它允许系统组件在事件发生时进行通信,而不需要持续的轮询或同步操作,这降低了系统的复杂性和运营成本。 微服务架构的流行:微服务架构将大型应用程序拆分为小型、独立的...

    大山$ 事件驱动架构(EDA)在云时代背景下再次流行起来并成为焦点,有以下几个主要原因: 弹性和可扩展性:云技术提供了高度弹性的计算资源,使得系统可以根据需求自动伸缩。EDA通过事件的产生和消费,能够轻松地处理突发流量和高并发请求,从而充分利用云的弹性和可扩展性。 实时性和低延迟:云时代的基础设施和网络条件的改善,使得实时数据处理成为可能。EDA通过事件的实时发布和订阅,能够快速响应业务变化,实现低...

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  • 在做程序员的道路上,你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃?
    奖品池:4000积分,腰靠垫*5,体脂秤*2

    兮叶William 在我的编程生涯中,有一个特别的概念让我感觉自己的技术水平有了显著提升,那就是数据结构和算法。 在我刚开始学习编程的时候,我只关注于解决问题的功能实现,很少考虑代码的效率和性能。然而,当我开始学习数据结构和算法时,我开始意识到代码效率和性能对于解决问题的重要性。 通过学习数据结构,我了解到不同的数据结适用于不同的问题,并且可以通过选择合适的数据结构来提高的效率。例如,使用哈希表快速查找元素,而...

    龙腾九州 在做程序员的道路上,你掌握了什么关键的概念或技术让你感到自身技能有了显著飞跃? 在成为一名程序员的道路上,有许多关键的概念和技术可以帮助你提高技能。以下是一些可能会让你感到自身技能有显著飞跃的领域: 编程语言深入理解:不仅仅是学习一种编程语言的语法,而是要深入理解其背后的原理,包括内存管理、编译/解释过程、并发模型等。 算法和数据结构:掌握常用的算法和数据结构,能够解决复杂的问题,并编写高效...

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  • 如何看待首个 AI 编程助手入职科技公司?
    奖品池:4000积分,开发者定制T恤*5,咖啡杯*3

    爱吃电脑的跳跳 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(必答) 分享一下你使用通义灵码的感受(必答) 通义灵码可生成代码,可皮,让程序员解放双手,轻轻松松完成每天的工作,实乃上班写代码必备。

    游客jlmmejdd4cepm 通义灵码在代码编写方面的辅助能力非常出色。它能够根据我的需求,快速生成高质量的代码片段,大大减少了我在编写重复性代码上的时间消耗。同时,通义灵码还能根据我的编程习惯和项目规范,自动调整代码格式,确保代码的一致性和可读性。

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  • 在图像处理应用场景下,Serverless架构的优势体现在哪些方面?
    奖品池:4000积分,计时器*5,音箱时钟*2

    游客xefvwppr4men6 弹性扩展性:图像处理往往需要处理大量的任务,而且这些任务的数量和计算资源需求通常呈现出波动性,而Serverless架构采用事件驱动的方式进行任务处理,能够根据实际需求自动扩展或缩减计算资源,实现弹性的资源分配,可以在高峰期能够迅速扩展计算资源,而在低谷期则可以自动释放资源,避免资源的浪费。 无服务器管理:据我所知,Serverless架构的核心理念是开发者无需关心服务器的管理和维护,开发者...

    purpleSeven 在图像处理应用场景下,Serverless架构的优势体现在哪些方面? 1.自动扩缩容:Serverless平台能够迅速调整实例数量在需求高峰时无缝扩容,低谷时自动缩减,确保资源始终与实际工作负载相匹配,避免了资源浪费和性能瓶颈。 2.减少管理负担:Serverless架构将底层基础设施的管理和维护工作交由云服务商负责,开发团队无需关心服务器运维、软件更新、安全补丁等问题,可以专注于图像处理算...

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    线程死循环是多线程编程中一个常见的问题,它会导致系统资源的浪费和性能的下降。为了精准定位并妥善处理线程死循环现象,以及在编码阶段就规避潜在风险,可以采取以下措施: 精准定位线程死循环 使用性能分析工具: 利用性能分析工具(如Java的VisualVM、JProfiler,或C++的Valgrind)来监控线程的行为和系统资源的使用情况。这些工具可以帮助你发现哪些线程在持续运行,并可能指示出死...

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    人机交互革命: 大型语言模型如GPT系列和BERT等,已经极大地提升了人机之间交流的自然性和智能化程度。这些模型的影响和应用体现在几个方面: 自然语言理解与生成: 大模型显著提高了机器对自然语言的理解和生成能力,使得与机器的沟通更加流畅和自然。 上下文感知: 由于训练数据包括庞大的文本语料库,大模型更好地理解上下文信息,使得对话更加连贯和相关。 个性化交互: 基于用户与系统的历史交互,大模型...

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    在自己的业务时间多去学习技术相关的知识,在理论中可以提出自己的疑问,虚心向开发人员请教,自己制定的技术决策多向开发人员询问,在需求和技术实现之间做出适合公司发展的平衡,充分清楚技术方案的优缺点

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