暂无个人介绍
2024年04月
2024年03月
从事软件行业15年左右,有一些好的工作经验分享大家,需要让系统具备良好的扩展性,我一般的做法如下:
第一步:分析当前用户的业务场景,我需要搞清楚我们系统当面的业务场景是什么?当前场景具有哪些问题?这类问题或者场景的解决策略是什么?当前场景的用户体量是多少?分析用户的并发量等等
第二步:对于已有系统,我们需要分析当前系统的技术架构,至少需要了解清楚我们系统当前的技术架构是否能够满足用户的需求?我们系统现在有哪些瓶颈需要处理?我们系统能够承载的最大负荷是多少等等
第三步:我们当前的系统是否能够满足当前的业务场景,不满足的话,我们需要从哪方面进行入手?那种方案投入产出比最好?那种方案时间最快等等,
第四步:如果是新建系统,我们需要考虑新建的系统需要支撑多大的用户体量?多的并发请求?采取什么样的技术方案等等。
经过以上四步,我才会去考虑我们扩展的方向或者重点,我会从几个方面进行优先考虑:
1.注重模块化的设计: 我会将系统拆分成多个独立的模块,每个模块负责一个特定的功能或业务逻辑,模块化的设计可以降低模块之间的耦合度,方便新增、修改或删除功能,同时也提高了代码的复用性。
2.重视接口设计: 我会为每个模块定义清晰的接口,规定输入参数和输出结果的格式,确保模块之间的通信和交互是统一和可靠的,接口设计可以使得模块之间的依赖关系更加清晰,方便扩展和替换模块。
3.可扩展的插件架构: 如果系统需要支持插件或扩展功能,我会设计一个灵活的插件架构,允许第三方开发者编写自定义插件并集成到系统中,大大增强系统的灵活性和可扩展性,满足不同用户的需求。
4.事件驱动设计: 最后,我会采用事件驱动的方式设计系统,通过事件和消息的发布订阅机制来实现模块之间的解耦和异步通信。这样可以使得系统更具弹性,能够更好地适应未来的扩展需求。
优秀的系统设计是一个循序渐进的过程,设计也是一样,我们需要考虑业务场景才能确定最佳扩展方式,没有最好的扩展方式,只有最合适的扩展。
前端代码开发过程中,有些好的编程习惯是直观重要的,与其说是套路,我更喜欢习惯这个词,我做前段超过5年,下面说一下我的个人编写习惯中最重要的5点:
1.我一般将功能拆分成独立的模块,提高代码的复用性和可维护性。
2.我会给变量、函数和类起一个有意义的名字,我采用的是驼峰命名法,这样可以让代码更易读易懂。
3.我会在代码中添加清晰明了的注释来解释代码的作用、实现逻辑和特殊情况,我还会编写文档说明函数的参数、返回值和用法,方便后期其他开发者理解和使用你的代码。
4.我会尽量避免在全局作用域中定义变量,而是通过使用模块化的方式组织代码,这样可以有效减少全局污染和命名冲突的可能性。
5.我会对可能发生错误的地方进行适当的错误处理,避免程序崩溃或产生未知的行为。
结合个人10多年的工作经历,在个人成长过程中,有几点秘籍或者心得可以分享如下:
1.全局视角:不管是工作,还是生活,我们遇到问题的时候总是习惯以一个当事人的角度去看,从内部去看,从小处去看,这么看往往会以偏概全,进而得出错误的结论,我们不管是讨论需求还是技术,都要时刻不忘跳出来看一看,我们的初心是什么?
2.整体架构:在落实一项具体的工作的时候,心中最好有一个整体的架构图,架构图的设计可能让我们能够更好的去了解模块之间或者产品之间的关系,进而分析出我们应该选择什么样的技术或者工具去解决事情,我们才能构建出更好的产品。
3.大处著眼,小处着手:前面俩点分开说总是感觉说的不够透彻,大处著眼,小处着手也正是基于此,我们在思考的时候能够全盘去思考,在实践的时候,我们可以选择一个小模块去慢慢设计,进而一步一步扩展到全局。如果一开始就全局入手的话,可能会因为概念太多或者太空而导致无从下手。
4.耐得住寂寞:有的时候学习代码或者写代码是一个漫长的过程,尤其是你已经达到了一定的高度,别人已经不能帮助你进行技术指点的时候,你有可能已经是某个领域的专家或者资深的时候,这个时候对你来说是非常难的,为了攻克某些技术,我们可能需要更能沉的下心来才能有更长足的进步。
5.不怕错误:这个不是是对于新手还是老鸟来说,都是比较重要的,我们天生的会对错误进行排斥,我们不喜欢错误,但是人家只有在面对错误解决错误的时候才能有一个更加深入的理解和成长,一直不面对错误最后就会导致我们面对错误一无所知。
6.分享和求助:这个也是非常重要的,不懂就问和乐于奉献是同样重要的,是一个事情的来面,我们不问别人是不知道我们有问题的,解决对你的问题无从解答,你的疑惑可能在别人看来早就解惑了。同样,别人的问题,我们也要做到乐于解答,在交流过程中进行知识的传播和碰撞。
上面这几点,是我认为在成长过程中比较重要的,全局视角,整体架构,大处着眼,小处着手,耐得住寂寞,不怕错误,分享与求助。
工作这么多年了,多多少少会对技术有一种特殊的敏感,谈到事件驱动,我的第一反应就是低耦合,松散,微服务,业务场景复杂,灵活,实时等这么写关键词,总结下来三个方面:
微服务架构的出现:微服务架构可谓是当前最热门的技术了,微服务的低耦合离不开事件驱动这一设计思路,微服务通过事件驱动可以更好地实现解耦和独立部署,提高系统的灵活性和可维护性。
云大厂的出现:云大厂的出现让我们每个人都能够使用的起服务器了,我们可以通过云服务器灵活地部署和扩展应用程序,事件驱动非常善于处理我们过程中的复杂业务,我们通过事件驱动设计,各个组件可以独立地响应事件,实现解耦和异步处理;
Web 3.0时代: 当前时代,数据正在呈爆炸式增长,人们对数据的实时性有了愈来愈多的要求,面对海量的实时数据,事件驱动架构可以帮助我们更好地处理实时事件流,实现更快的响应速度和更高的处理效率。
纯手工搭载,希望对读者有所帮助。
我个人是一步一步从开发做到了项目经理,再到产品经理的,谈不上资深,有几点是我认为一个优秀的技术产品经理应该具备以下能力:
我是从技术一步一步干上来的,我深知经理在具备技术素养,产品素养,项目管理素养的同时,还需要有良好的沟通能力,同时具备以用户为导向的思维和创新思维,以上仅代表我个人观点。
一、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?
我的问题是:帮我实现汉诺塔算法
二、分享一下你使用通义灵码的感受:以下是我使用通义灵码的2点个人感受:
1.简单易用:通义灵码提供了简洁直观的用户界面,操作流程清晰明了,我可以非常方便简易的使用。
2.高效准确:通义灵码准确的理解了我的意图,并且高效快速地生成了文本数据和代码数据,并且具有较高的准确性。
编写并行程序是一个非常有挑战性的工作,以下梳理了本人过往的一些工作经验,希望能够对读者有所帮助:
1.避免共享状态:共享状态特别容易导致竞态条件和死锁,所以工作中应该尽量避免多个线程之间共享可变状态,可以通过使用不可变对象、线程局部变量、消息传递等方式来减少共享状态带来的问题。
2.使用同步机制:在必要的情况下,可以使用同步机制来保护共享资源的访问,如使用锁、信号量、条件变量等。
3.选择合适的并发数据结构:在并行程序中选择合适的并发数据结构可以简化编程,提高程序的可读性和性能。Java中的ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue等都是并发安全的数据结构。
4.使用线程池:线程池可以管理线程的生命周期、复用线程、控制并发度等,避免频繁创建和销毁线程带来的开销,合理的使用线程池可以提高并发程序的性能和资源利用率。
5.异步编程:利用异步编程模型可以提高程序的并发性能和响应速度。Java中使用Future、CompletableFuture、RxJava等工具可以简化异步编程的复杂性,提高代码的可读性。
5.错误处理:并发程序中的错误处理是至关重要的,一定要确保能够正确处理异常、恢复程序状态并保证程序的稳定性。一般做法是使用try-catch块、线程池的异常处理器等方式来处理异常。
6.测试和调试:并发程序的测试和调试还是比较困难的,所以一定要充分测试并发程序的正确性和性能,使用工具来检测并发问题和性能瓶颈,保证程序的稳定性和可靠性。
以下是我个人在处理线程死循环过程中总结的一些经验或者建议:
1.使用超时机制:在线程执行的循环中,可以设置一个超时机制,即在一定时间内没有完成任务就自动退出循环,从而避免线程陷入无限循环的情况,保证线程能够及时结束。
2.合理设计循环条件:在编写线程循环逻辑时,要确保循环条件能够正确终止循环,避免出现逻辑错误或条件判断失效导致线程陷入死循环。
3.使用标志位控制:在循环中引入一个标志位,通过修改标志位的状态来控制循环的执行。当需要结束循环时,修改标志位的值,让线程能够在下一次循环中退出。
4.异常处理:在循环中捕获可能出现的异常,并进行适当的处理,及时捕获和处理异常可以避免这种情况的发生。
5.使用线程池:如果是使用线程池管理线程,可以通过线程池的监控机制来检测线程的状态和运行情况,及时发现并处理死循环的线程。
6.日志记录:在线程循环中添加适当的日志记录,可以帮助排查线程死循环的原因,找到问题所在并及时解决。
在图像处理应用场景下,Serverless架构的优势主要体现在弹性伸缩、按需付费、无服务器管理、快速部署这几个方面:
1.弹性伸缩:在图像处理应用中,处理的请求量可能会有很大的波动,Serverless架构可以根据实际需求动态伸缩,自动调整资源以满足请求量的变化,有效的避免资源浪费和性能瓶颈,同时确保系统在高负载情况下也能保持稳定性。
2.按需付费:Serverless架构按照实际使用的资源量计费,用户只需支付实际消耗的计算资源,避免了长期维护和运行服务器所带来的成本。在图像处理场景下,用户可以根据实际需求进行处理,避免了资源闲置时的费用浪费。
3.无服务器管理:使用Serverless架构,开发者无需关心服务器的管理和维护,平台提供商会负责管理底层基础设施,包括服务器的配置、扩展、监控等。这样可以减轻开发团队的负担,让开发者更专注于业务逻辑的实现。
4.快速部署:Serverless架构通常具有快速部署和启动的优势,开发者可以快速部署新的图像处理函数或服务,快速迭代和更新功能。
积极参与
程序员在开发软件时,往往需要面对复杂的需求和不确定的因素,导致很难一次性写好所有的代码。以下是一些原因分析:
在软件开发过程中,Bug的存在是正常现象,程序员需要不断学习和改进自己的技术能力,以减少Bug的数量并提高代码质量。
1.奖品截图
2.使用体验
通义灵码AI编程工具是一个有趣且有潜力的工具,使用通义灵码可以有效提高我的编程效率,减少编程错误,并且帮助我提供更多的灵感和想法。还可以根据我的描述生成代码,节省了我的时间和精力。
重在参与。
云原生数据库一体化是当前数据库领域的一个重要技术趋势,其结合了云原生和数据库技术,旨在提供更灵活、高效、可靠的数据存储和管理解决方案。
1.强调弹性和可伸缩性:云原生数据库一体化技术注重弹性和可伸缩性,能够根据实际需求动态扩展或缩减数据库资源,以应对不同负载情况,提高系统的灵活性和效率。
2.集成多种功能和服务:云原生数据库一体化解决方案通常集成了多种功能和服务,如数据存储、数据处理、数据分析等,使得用户可以在同一平台上完成多种数据管理任务,简化了开发和运维流程。
3.提供高可用性和数据安全:云原生数据库一体化技术通常具备高可用性和数据安全特性,包括数据备份、容灾恢复、数据加密等功能,保障数据的安全性和稳定性。
4.支持多云环境和混合部署:云原生数据库一体化技术能够支持多云环境和混合部署,使得用户可以在不同云平台或混合云环境中灵活部署和管理数据库,实现资源的最优利用。
5.注重自动化运维和监控:云原生数据库一体化解决方案通常具备自动化运维和监控功能,能够实现自动化的数据库管理、性能优化和故障排查,降低运维成本和提升系统稳定性。
选择数据存储的首选是根据具体需求和使用场景而定。
网盘:优势:网盘具有便捷的云存储和共享功能,用户可以随时随地访问数据,方便进行文件同步和分享。大部分网盘提供免费的存储空间,适合个人用户或小团队使用。
劣势:网盘的存储空间有限,对于大容量数据存储需求不够。受网络速度和稳定性的影响,可能在上传和下载大文件时速度较慢。
NAS:优势:NAS设备提供本地存储解决方案,具有较大的存储容量,支持多种RAID配置,提供数据备份和恢复功能,保障数据安全。用户可以通过局域网访问NAS,速度更快且稳定。
劣势:NAS设备需要一定的投资成本,并且需要一定的技术水平来进行设置和管理。对于个人用户或小团队来说,可能过于复杂。
我本人对存储需求较小、注重便捷性和共享功能,我用的是网盘;但是你如果有大容量数据存储需求、注重数据安全和稳定性,且愿意投资一定成本和时间来管理设备,NAS将是更为合适的选择。
免费开放 1000 万字长文档处理功能将会带来以下利好:
1.提升用户体验:免费开放长文档处理功能将使用户能够更方便地处理大量文字内容,提高用户体验和满意度。
2.提高工作效率:用户可以使用通义千问处理更大篇幅的文档,加快文档处理速度,提高工作效率。
3.更广泛的应用场景:长文档处理功能的开放将使通义千问在教育、研究、商业等领域的应用更加广泛,满足不同用户群体的需求。
4.促进知识传播:用户可以更轻松地处理长文档,促进知识的传播和分享,有助于推动学术研究和信息交流。
5.吸引更多用户:免费开放长文档处理功能可能吸引更多用户使用通义千问平台,扩大用户基础,提升平台知名度和影响力。
1000 万字长文档处理功能将为用户提供更加便捷和高效的文档处理服务,带来更多的便利和可能性,推动平台的发展和用户体验的提升。
人工智能大模型的出现改变了人们与技术交互的方式,使得智能系统更加智能、灵活和适应性强。它们可以帮助人们更高效地处理复杂任务,提高工作效率,拓展创新领域,推动科学研究和商业应用的发展。在智能时代,人工智能大模型将引领技术革命,推动自动化、智能化和个性化服务的发展,促进人机交互的进一步深化,推动智能系统在各个领域的广泛应用,助力人类社会迈向更智能化的未来。
Pv4地址枯竭将对互联网发展和扩展带来挑战,可能导致新设备无法获得足够的IP地址来连接到互联网。为了解决这个问题,IPv6被提出作为IPv4的替代方案,它采用128位地址表示,提供了更多的地址空间,可以支持更多的设备连接到互联网。IPv4地址即将耗尽意味着我们需要加快过渡到IPv6,以确保互联网的可持续发展和扩展。这需要网络运营商、服务提供商和设备制造商共同努力,以适应未来互联网发展的需求。