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能力说明:
掌握计算机基础知识,初步了解Linux系统特性、安装步骤以及基本命令和操作;具备计算机基础网络知识与数据通信基础知识。
阿里云技能认证
详细说明2024年04月
2024年03月
2023年07月
总体思路
系统可扩展性是指能够低成本、高质量地在现有系统中添加新功能和优化现有功能。
可扩展设计的核心原则是:开闭原则。对新增开放,对修改关闭。也就是说,后续有新的需求,只需要新增组件,而不需要修改现有组件或逻辑(除非实现有BUG)。
要保证一个大的业务模块的可扩展性,有效的策略是拆分和分层。
拆分: 将大的业务模块拆分为多个子模块,针对每个子模块进行可扩展设计;
分层: 自下而上进行可扩展设计 → 底层数据模型的可扩展性、存储的可扩展性、业务流程的可扩展性;代码实现层面的可扩展性。
实现系统可扩展性,可从以下方面着手:
选择合适的架构
使用微服务来分解系统
使用消息系统进行服务解耦
使用代理和负载均衡来确保服务可用性
使用组件和配置化来提升功能的扩展性
使用易用的 API 来构建功能的可集成性
使用柔性编程来实现代码的扩展性
通过CI/CD 和容器提升部署的扩展性
预测业务变化
实现可扩展性的前提:
模块化: 将系统分解成多个可装卸的、高内聚、低耦合的模块;
组件化: 将功能实现成可复用的组件,组合组件来构成模块;
接口化: 将功能抽象成接口,提供接口的不同实现;
配置化: 通过配置来定制和选择功能的实现。
选择合适的架构
使用可扩展的架构设计:
建模存储:数据模型、数据 Schema 、完整性和一致性约束定义。
领域驱动:DDD 设计,稳定的精炼的可持续演进的领域模型,六边形架构,聚合根,充血模型。
架构模式:分层、微内核+插件、PipeLine 、事件驱动、订阅-推送、Actor、AKF 等。
架构模式见: “软件设计要素初探:架构模式”
微服务
单体应用的问题:直接通过访问 DB 来共用数据库,数据管理容易缺乏明确 owner 而混乱,DB 设计变更难度高;缺乏明确的域的划分,功能边界不清晰,重复功能实现和重复代码难以维护,业务耦合,依赖关系混乱;协作成本高,系统整体稳定性差。
微服务:将单体应用分解为多个具有明确领域定义的业务子域,将每个相对独立的业务子域实现成单独的微服务,微服务独立管理各自子域的问题,采用不同的架构和方案来适配自身领域的问题,最终所有微服务集成起来完成整体应用功能。实现独立自治和发展、模块化、分工协作等。
微服务要解决的问题是服务治理。主要包括:限流/熔断降级、配置管理、日志中心、监控预警、链路跟踪、故障隔离、动态扩容、分流发布、全链路压测、中间件支撑、团队组织架构适配与管理。基本解决方案: RPC 框架和统一应用框架接入。
一个较为棘手的问题:应用一致性。解决方案有:分布式事务、消息补偿、对账和自动修复。
消息系统
“【整理】互联网服务端技术体系:服务解耦之消息系统”
代理
代理的目标是性能、路由、安全、透明、迟加载、隐藏复杂实现细节。
网络代理技术
网络代理技术主要有四层代理(IP+Port,LVS)、七层代理(IP+Port+Application,Ngnix)。四层代理性能更高,七层代理更灵活。
代理模式
设计模式中的代理模式:静态代理、动态代理。
参与者: 目标实例、代理实例、代理逻辑。 目标实例是已知的,需要代理的逻辑需要指定,代理实例需要生成。
静态代理: 编写和目标实例具有相同行为的代理实例,并将对目标实例的请求转发给这个代理实例上。由于总是需要为目标对象手动编写代理实例,因此称为静态代理。静态代理容易理解,但不够灵活。
动态代理:动态生成和目标实例具有相同行为的代理实例,并将对目标实例的请求转发给这个代理实例上。动态体现在可以为不同行为的目标对象生成相应的代理实例,而不是手动去编写代理实现。常用动态代理有 JDK 代理和 CGBLIB 代理。
JDK 代理:通过 java.lang.reflect.Proxy.newProxyInstance + 反射机制实现。适合对接口代理。代理逻辑通过 InvocationHandler 接口定义,Proxy 将实现 InvocationHandler 的实例传入构造器,生成动态代理实例。代理实例的类继承自 Proxy 。Proxy 通过proxyClassCache 来管理 ProxyClass 和 ProxyFactory ,并在 getProxyClass0 的时候去缓存 ProxyClass 的信息。
HTTP代理
HTTP 代理就像客户端与服务器之间的拦截器。既充当客户端的角色,又充当服务器的角色。代理可以级联,组合使用。可以通过 Trace 方法和 响应头的 Via 首部来追踪报文途径的网关和代理(Via 有安全与隐私问题)。
HTTP 代理的作用:过滤(不宜内容)、访问控制与审计追踪(安全)、安全防火墙(安全)、流量监控(安全)、缓存(性能,降低网络开销和拥塞)、反向代理(性能)、内容路由器(增值服务)、转码与压缩(国际化与性能)、匿名(安全与隐私)、路由与负载均衡(稳定性)。
HTTP 代理的部署: 出口(LAN 出网点,过滤、安全)、入口(缓存与性能)、边缘(反向代理)、对等交换点(缓存与安全)。
使用 HTTP 代理的方式: 浏览器配置、交换或路由设备拦截、修改 DNS 、重定向。客户端代理配置 -- PAC 文件(提供一个URI, 指向用 JS 写的代理自动配置文件,会动态计算适合的代理配置);自动代理发现 -- WPAD ,按顺序尝试 DHCP(动态主机配置协议)、 SLP(服务定位协议)、DNS Known Hosts、DNS SRV 等技术,自动发现合适的 PAC 文件。
HTTP 代理的问题及方案:客户端发给代理的 HTTP 请求报文里应当是包含主机名的完整 URI。但客户端并不总是知道对方是代理,或者并不知道代理的存在。因此通用代理需要进行“缺失主机名的部分 URI 补全”,拿到主机名拼成完整的 URI(没有代理时浏览器也会做类似的事情)。某些代理会对 URI 做细微修改,影响互操作性。代理的容错机制(解析到的主机是已停用服务器时)。
代理认证:客户端发送请求,代理发现没有认证,会返回 407 响应码,客户端拿到 407 后搜索和拿到证书,重发请求,代理认证通过。
组件和配置化
组件化: 配置化的基本前提。组件需要定义良好的行为规范和接口规范。
流程的组件编排:将整个流程划分为若干阶段,定义每个阶段的行为和目标,将每个阶段实现为组件,然后通过编排配置将组件连接成完整的流程。
动态语言脚本。比如订单导出使用 Groovy 脚本配置报表字段逻辑。 脚本注意做成缓存对象,避免可能的内存泄漏。
选项参数。选项参数的原型是命令行参数。用户可以通过选项参数来选择策略、调节性能等。
规则引擎。 将业务逻辑表达为若干条规则,然后用工作流将规则集合串联起来。
组件与配置化实践可阅: “有赞订单导出的配置化实践”,“事件处理业务的简易组件编排框架”,“基于规则和规则引擎的系统”
API组合的扩展性
将系统和模块的功能通过若干清晰、易用、正交的、易组合的API公开出来,不仅能够构建灵活的外部应用,还能发掘出系统原来具备但并未提供的功能。
此外,公开的API 能够增强系统与其它系统的集成性,避免成为一个系统孤岛。
柔性编程
落实到编程层面,即是:
组件化编程:将系统功能分组、分类、模块化,提炼成可复用的组件。
基于接口编程:抽象对象行为,定义扩展点接口,通过接口来交互。
设计原则与模式:应用设计原则(SOLID, KISS)指导,使用设计模式(策略模式、组合模式、装饰器模式等)实现。
建立代码关联:建立代码的关联关系,通过关联关系自动传递改动。
占位符思想:规范、识别、注册、使用。
持续小幅重构。
可阅:“基于接口编程:使用收集器模式使数据获取流程更加清晰可配置”,“设计模式之模板方法模式:实现可扩展性设计(Java示例) ”,“由一次重构引发的对可扩展性的思考”
代码技巧
实现可扩展代码的四个基本步骤:
识别变化;
抽离共性,定义接口;
实现子类;
注入子类实现,实现处理框架。
可阅: “实现可扩展代码的四步曲”
CI/CD 和容器化部署
持续集成,快速迭代功能到系统中。
分流发布:灰度发布、蓝绿发布。小批量验证。分流系数可动态配置和生效。
容器化部署,提升系统部署的可伸缩性。
预测业务变化
实现扩展性的前提是能够预测业务变化。既不过度设计,也不是完全不考虑扩展。
业务变化的方向:
相似需求:比如来了一个检测流程 A,然后又来一个检测流程 B,B 的流程 与 A 基本相同,仅有少量差异;
不同场景的相似功能:画了 CPU 的利用率曲线,也要画内存的利用率曲线;
流程中的环节增加:比如在原有检测流程中增加一个新的检测子环节;
流程中的分支增加:需要针对不同条件做判断和逻辑;
列表扩充:功能实现中有一个列表,列表元素会不断扩充;
变化频度: 现在变化频繁,将来变化也会频繁。
在 JavaScript 程序设计中,我常用的编程“套路”有以下几种:
set 对象:数组快速去重。
include 方法:简化( || 或)条件判断。
截断数组:改变 length 就可以。
数字分割符:提高数字可读性。
控制台打印:用对象包裹更清晰。
短路运算:简化条件判断。
弹性伸缩:Serverless架构能够根据实际需求自动扩展或缩减计算资源,无需手动管理服务器。在图像处理这类对计算资源需求频繁波动的应用场景中,Serverless可以根据负载的变化动态调整资源,确保系统始终具备足够的计算能力。
按需付费:Serverless架构按照实际使用的资源量进行计费,无需提前预留或长期租赁服务器。对于图像处理这类需要大量并行任务的场景,Serverless可以大大降低成本,因为只有在需要处理任务时才会消耗计算资源。
简化部署和管理:Serverless架构将部署和管理的负担转移到了云服务提供商身上,开发者无需关注服务器的配置和维护,可以专注于应用程序的开发和业务逻辑的实现。这对于企业和开发者来说,能够节省大量的时间和精力。
无状态和并发处理:Serverless函数是无状态的,每个函数实例都是相互隔离的,这使得并发处理变得更加简单和可靠。在图像处理中,可以将每个任务作为一个独立的函数,通过并行处理来提高处理速度和效率。
集成丰富的服务:Serverless平台通常提供丰富的云服务和第三方服务的集成,如对象存储、队列服务、数据库服务等。这些服务可以方便地与图像处理应用集成,提供更丰富的功能和更好的用户体验。
使用工具进行调试:利用调试工具,如调试器和性能分析器,来跟踪线程的执行状态和资源利用情况。这些工具可以帮助发现线程死循环的位置和原因。
加入适当的日志:在关键的代码段中加入适当的日志记录,以便在出现问题时能够更快地定位并理解线程死循环的原因。
使用断言进行检查:在代码中加入断言来检查线程的执行状态和数据的合法性,及时发现潜在的问题并进行处理。
实现超时机制:在多线程编程中,可以为线程执行设置超时机制,如果线程在规定的时间内没有完成,则可以认定为出现了死循环或者其他问题,并进行相应的处理。
使用并发编程模型:选择合适的并发编程模型,如Actor模型或消息传递模型,可以减少线程死锁和死循环的发生概率。
进行严格的代码审查:在编码阶段进行严格的代码审查,特别关注可能导致线程死循环的逻辑错误和竞态条件,并及时进行修复。
编写健壮的代码:编写健壮的多线程代码,包括正确处理线程间的同步与通信,避免出现不可预见的竞争状态和逻辑错误。
在全行业数字化转型的时代,事件驱动架构(EDA)的应用范围扩大,并成为Gartner年度十大技术趋势的一部分,这并非偶然。在新型的数字化商业解决方案中,预计会有60%采纳EDA架构。事件驱动作为一个经典的架构模式,为何会在云时代背景下再次流行起来呢?我认为主要有以下几个原因:
实时性需求增加:随着数字化转型的深入,对实时性的需求不断增加。传统的架构模式往往面临处理大量数据时的延迟和性能瓶颈。而事件驱动架构能够实时捕获和处理事件,使系统能够快速响应和适应不断变化的环境,从而更好地满足实时性需求。
微服务和云原生发展:微服务架构和云原生技术的普及也为事件驱动架构的流行提供了基础。微服务架构下的服务之间通常是松耦合的,而事件驱动架构恰好符合这种松耦合的特性,能够更好地支持微服务之间的异步通信和解耦合。
大数据和人工智能的需求:随着大数据和人工智能技术的发展,对数据的实时分析和处理能力提出了更高的要求。事件驱动架构可以帮助系统实时捕获和处理各种事件,从而为大数据分析和人工智能模型提供实时的数据支持。
灵活性和可扩展性:事件驱动架构具有很高的灵活性和可扩展性,能够根据业务需求动态地增加或减少处理事件的组件。这种灵活性和可扩展性使得事件驱动架构能够更好地适应不断变化的业务需求和规模。
通常,标准的域名验证(DV)HTTPS证书的价格在年均$10到$100美元之间,有效期通常为一年。然而,这只是一个大致的范围,具体价格取决于证书提供商、证书类型、所覆盖的域名数量以及额外的功能和服务。例如,扩展验证(EV)证书通常价格更高,但提供更高级别的安全验证,而泛域名证书(Wildcard)可以覆盖多个子域名,价格相应较高。
要获取准确的价格和有效期信息,您可以直接向证书提供商询问或访问他们的网站查找详细信息。流行的HTTPS证书提供商包括Let's Encrypt、Comodo、DigiCert、GeoTrust等。
以下是结合我个人的经历来谈谈这些概念或技术的影响:
数据结构和算法:
在学习数据结构和算法的过程中,我逐渐理解了它们对于程序性能和效率的重要性。通过深入研究各种数据结构,如链表、栈、队列、树等,以及算法,如排序算法、搜索算法等,我能够更有效地解决复杂的问题。
例如,在处理大规模数据时,选择合适的数据结构和算法可以显著提高程序的运行速度。当我将这些知识应用到实际项目中,看到程序的性能得到明显提升时,那种成就感是无法言表的。
设计模式:
在面对复杂的业务逻辑时,设计模式的应用让我的代码更加灵活和可扩展。例如,使用单例模式确保了某个类只有一个实例,避免了资源浪费和冲突。而工厂模式则使得对象的创建和管理更加方便和灵活。
通过学习和应用设计模式,我的代码质量得到了提高,不仅更易于维护和扩展,也更容易被其他开发者理解和接手。
面向对象编程(OOP):
它让我从宏观的角度去思考和设计程序。将现实世界的对象和关系映射到代码中,使得代码更具有可读性和可维护性。
在实际项目中,我通过定义类、封装属性和方法,实现了代码的模块化和重用性。这不仅提高了开发效率,还减少了代码冗余和错误。
在实现优雅的并行程序时,关键在于充分理解并行编程的挑战,并采取相应的策略应对。首先,深入理解任务之间的依赖关系和数据流动,通过合适的任务分解和调度策略,确保并行执行的任务之间互不干扰且数据同步有效。其次,采用适当的同步机制和数据结构,如锁、原子操作、信号量等,确保共享资源的安全访问,避免出现竞态条件和死锁。此外,选择合适的并行模型和框架,如消息传递、共享内存等,以及合理的资源分配策略,能够充分利用计算资源并减少资源竞争。最重要的是,通过严格的测试和调试,确保程序正确性和稳定性,同时结合性能分析和优化手段,持续改进并行程序的效率和性能
一个优秀的技术产品经理应当具备综合性的能力与素质:他们需要拥有战略性思维,将技术与业务融合,为公司创造长期价值;同时,他们应具备敏锐的产品直觉,能够满足市场需求并保持产品竞争力。优秀的技术产品经理还应具备卓越的沟通与协作能力,能够有效地与各方沟通合作,推动项目成功。此外,创新思维和解决问题的能力也至关重要,他们需要快速应对挑战,推动项目向前发展。领导力和团队建设能力是其成功的基石,能够激励团队成员,共同追求项目目标。持续学习和改进的心态是其保持竞争力的关键,随时保持对行业的敏感度,并不断提升自身技能与知识水平。综上所述,优秀的技术产品经理应该具备全方位的能力与素质,成为项目成功的关键推动者,为公司的发展做出重要贡献。
对于是否选择云原生一体化数据库,这取决于具体的业务需求和场景。云原生一体化数据库具有诸多优势,如高可用性、弹性扩展、易于管理等。在实际应用中,开发者可以根据业务的特点和需求来选择合适的云原生一体化数据库,并结合具体的场景进行使用,例如在电商、金融等领域,可以利用云原生一体化数据库来处理大量的交易数据和分析数据,提高业务的响应速度和决策效率。
我曾经使用 ECS 搭建了一个在线相册,让我可以方便地与家人和朋友分享照片。通过设置权限和备份功能,保证了照片的安全性和可靠性。
ECS 可以在虚拟现实场景中大放异彩。例如,搭建一个虚拟现实游戏服务器,让玩家可以沉浸在逼真的游戏世界中。实现方法可以是利用 ECS 的强大计算能力和高速网络连接,支持多人同时在线游戏,并确保低延迟和流畅的体验。
我用 ECS 搭建了一个媒体服务器,用于存储和管理我的音乐、视频和文档。通过远程访问,我可以在任何设备上随时随地访问我的媒体库。
ECS 还可以用于搭建智能家居控制系统。通过连接各种智能设备,实现远程控制和自动化操作,提高家居的舒适度和便利性。
利用 ECS 搭建了一个数据分析平台,对大量数据进行处理和分析。通过配置合适的计算资源和数据存储,能够快速获取数据洞察。
是因为程序员也是人呀😜 就像我们在生活中也难免会犯错一样,他们在写代码时也可能会有疏漏或错误。而且,软件开发是一个复杂的过程,涉及到许多因素和变数,有时候即使程序员尽了最大努力,也难以避免出现 Bug。
另外,有些 Bug 可能只有在特定的条件或环境下才会出现,这就需要通过实际运行和测试来发现和修复。所以,改 Bug 也是软件开发过程中的一个重要环节呢。
不过,随着技术和经验的不断积累,程序员通常会越来越擅长避免和解决问题,写出更加稳定和可靠的代码💻
在时间的长河中,昼夜交替舞,
七天与二十四时相约继续徜徉。
运维者身影,永不离散散,
服务器灯火,恒久闪烁扬。
巡检行迹勤,守护系统芳,
风雨不曾阻,彼此心相望。
代码如诗篇,演绎技艺长,
Bug无处藏匿,全力铲除难。
晨曦与夕阳,交织辉辉光,
网络云端舞,亦梦想飞翔。
时光荏苒间,运维情长在,
奉献和坚守,谱写IT华章。