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一、高速缓存

目前的处理器的处理能力要远远的胜于主内存（DRAM）访问的效率，往往主内存执行一次读写操作所需的时间足够处理器执行上百次指令。所以为了填补处理器与主内存之间的差距，设计者们在主内存和处理器直接引入了高速缓存（Cache）。如图：

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如果你从事微服务，那么可能已经多次听说过这两个术语。 人们常常在两者之间感到困惑。

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什么是架构

架构是针对某种特定目标系统的具有体系性的、普遍性的问题而提供的通用的解决方案，架构往往是对复杂形态的一种共性的体系抽象。

业务架构体系是针对企事业信息管理系统中具有体系的、普遍性的问题而提供的通用解决方案，更确切的说，是基于业务导向和驱动的架构来理解、分析、设计、构建、集成、扩展、运行和管理信息系统，比如业务架构体系认为一个信息系统必须由组织机构、业务流程、业务信息、业务功能、和业务语义等层次构成。

复杂系统集成的关键，是基于架构（或体系）的集成，而不是基于部件（或组件）的集成。

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ZGC（The Z Garbage Collector）是JDK 11中推出的一款低延迟垃圾回收器，它的设计目标包括：

• 停顿时间不超过10ms；
• 停顿时间不会随着堆的大小，或者活跃对象的大小而增加；
• 支持8MB~4TB级别的堆（未来支持16TB）。

从设计目标来看，我们知道ZGC适用于大内存低延迟服务的内存管理和回收。本文主要介绍ZGC在低延时场景中的应用和卓越表现，文章内容主要分为四部分：

• GC之痛：介绍实际业务中遇到的GC痛点，并分析CMS收集器和G1收集器停顿时间瓶颈；
• ZGC原理：分析ZGC停顿时间比G1或CMS更短的本质原因，以及背后的技术原理；
• ZGC调优实践：重点分享对ZGC调优的理解，并分析若干个实际调优案例；
• 升级ZGC效果：展示在生产环境应用ZGC取得的效果。

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系统定义

HarmonyOS是一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持多种终端设备。

• 对消费者而言，HarmonyOS能够将生活场景中的各类终端进行能力整合，形成一个“超级虚拟终端”，可以实现不同的终端设备之间的快速连接、能力互助、资源共享，匹配合适的设备、提供流畅的全场景体验。
• 对应用开发者而言，HarmonyOS采用了多种分布式技术，使得应用程序的开发实现与不同终端设备的形态差异无关，降低了开发难度和成本。这能够让开发者聚焦上层业务逻辑，更加便捷、高效地开发应用。
• 对设备开发者而言，HarmonyOS采用了组件化的设计方案，可以根据设备的资源能力和业务特征进行灵活裁剪，满足不同形态的终端设备对于操作系统的要求。

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基本介绍

Nginx是一款轻量级的 Web服务器 / 反向代理服务器 / 电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器，主要的优点是：

1. 支持高并发连接，尤其是静态界面，官方测试Nginx能够支撑5万并发连接
2. 内存占用极低
3. 配置简单，使用灵活，可以基于自身需要增强其功能，同时支持自定义模块的开发使用灵活：可以根据需要，配置不同的负载均衡模式，URL地址重写等功能
4. 稳定性高，在进行反向代理时，宕机的概率很低
5. 支持热部署，应用启动重载非常迅速

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如果你问自己是否Apache Kafka比RabbitMQ更好或RabbitMQ是否比Apache Kafka更可靠，我想在这里阻止你。本文将从更广泛的角度讨论这两种情况。它关注的是这两个系统提供的功能，并将指导您做出正确的决定，决定何时使用哪个系统。

web上的一些文章让Apache Kafka在RabbitMQ面前大出风头，而另一些文章则恰恰相反。我们中的很多人可能会因为听了大肆宣传，跟着人群跑而认罪。我觉得重要的是要知道是使用RabbitMQ还是Kafka取决于您项目的需求，只有当您在合适的场景中使用了正确的设置，才能进行真正的比较。

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今天的企业应用程序无疑是复杂的，并依赖一些专门技术来完成它们的工作。作为开发人员，我们倾向于关注这些技术细节是可以理解的。但事实是，一个不能解决业务需求的系统对任何人都没有用，无论它看起来多么漂亮或者如何很好地构建其基础设施。

领域驱动设计（DDD）的理念 – 首先由Eric Evans在他的同名书[1]中描述 – 是关于将我们的注意力放在应用程序的核心，关注业务领域固有的复杂性本身。我们还将核心域（业务独有）与支持子域（通常是通用的，如金钱或时间）区分开来，并将更多的设计工作放在核心上。

域驱动设计包含一组用于从域模型构建企业应用程序的模式。在您的软件生涯中，您可能已经遇到过许多这样的想法，特别是如果您是OO语言的经验丰富的开发人员。但将它们一起应用将允许您构建真正满足业务需求的系统。

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简介

KMP 算法是 D.E.Knuth、J,H,Morris 和 V.R.Pratt 三位神人共同提出的，称之为 Knuth-Morria-Pratt 算法，简称 KMP 算法。该算法相对于 Brute-Force（暴力）算法有比较大的改进，主要是消除了主串指针的回溯，从而使算法效率有了某种程度的提高。

提取加速匹配的信息

上面说道 KMP 算法主要是通过消除主串指针的回溯来提高匹配的效率的，那么，它是则呢样来消除回溯的呢？就是因为它提取并运用了加速匹配的信息！

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前言

在Kubernetes中，服务和Pod的IP地址仅可以在集群网络内部使用，对于集群外的应用是不可见的。为了使外部的应用能够访问集群内的服务，在Kubernetes中目前提供了以下几种方案：

* NodePort
* LoadBalancer
* Ingress

简单来说，就是通过service这种资源对象，为后端pod提供一个统一的访问接口，然后将service的统一访问接口映射到群集节点上，最终实现client通过映射到群集节点上的端口访问到后端pod提供的服务。

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1.何为队列

听到队列相信大家对其并不陌生，在我们现实生活中队列随处可见，去超市结账，你会看见大家都会一排排的站得好好的，等待结账，为什么要站得一排排的，你想象一下大家都没有素质，一窝蜂的上去结账，不仅让这个超市崩溃，还会容易造成各种踩踏事件，当然这些事其实在我们现实中也是会经常发生。

当然在计算机世界中，队列是属于一种数据结构，队列采用的FIFO(first in firstout)，新元素（等待进入队列的元素）总是被插入到尾部，而读取的时候总是从头部开始读取。在计算中队列一般用来做排队(如线程池的等待排队，锁的等待排队)，用来做解耦（生产者消费者模式），异步等等。

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1. API网关概述

在微服务架构体系里面，我们一般会使用到微服务网关或叫API网关。大家都比较清楚，在微服务架构体系下本身是去中心化的架构，通过服务注册中心来实现服务注册发现和消费调用，那么为何又需要使用API网关？

在传统的ESB总线进行服务集成的时候我们就经常谈到一个概念就是位置透明，即需要屏蔽底层业务模块提供API接口服务地址信息，并实现多个微服务API接口的统一出口。即类似设计模式里面经常谈到的门面模式。

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对于DevOps基本概念的理解

首先看下DevOps的定义：

DevOps（英文Development和Operations的组合）是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。它的出现是由于软件行业日益清晰地认识到，为了按时交付软件产品和服务，开发和运营工作必须紧密合作。

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在微服务拆分的架构中，各服务拥有自己的数据库，所以常常会遇到服务之间数据通信的问题。比如，B服务数据库的数据来源于A服务的数据库；A服务的数据有变更操作时，需要同步到B服务中。

第一种解决方案:

在代码逻辑中，有相关A服务数据写操作时，以调用接口的方式，调用B服务接口，B服务再将数据写到新的数据库中。这种方式看似简单，但其实“坑”很多。在A服务代码逻辑中会增加大量这种调用接口同步的代码，增加了项目代码的复杂度，以后会越来越难维护。并且，接口调用的方式并不是一个稳定的方式，没有重试机制，没有同步位置记录，接口调用失败了怎么处理，突然的大量接口调用会产生的问题等，这些都要考虑并且在业务中处理。这里会有不少工作量。想到这里，就将这个方案排除了。

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1. 前言

Spring Boot 2.3.0.RELEASE 正式发布了几天了，其中有个新的特性：可以将Spring Boot应用代码直接打包为Docker镜像。这是什么科技？我赶紧去官网查了一番才知道用的是基于云原生的Buildpacks技术，这是一个直接将代码转换为容器镜像的技术，它意味着你不用在写Dockerfile文件了。

但是 Spring Boot 2.3.0.RELEASE 的镜像构建插件好像有BUG，等后续修复吧。但是本文的相关实践并不采用官方的插件。

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Kubernetes已经成为美团云基础设施的管理引擎，它带来的不仅仅是高效的资源管理，同时也大幅降低了成本，而且为美团云原生架构的推进打下了坚实的基础，支持了Serverless、云原生分布式数据库等一些平台完成容器化和云原生化的建设。

本文根据美团基础架构部王国梁在KubeCon 2020云原生开源峰会Cloud Native + Open Source Virtual Summit China 2020上的演讲内容整理而成。

一、背景与现状

Kubernetes是让容器应用进入大规模工业生产环境的开源系统，也是集群调度领域的事实标准，目前已被业界广泛接受并得到了大规模的应用。

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下面这张图是对架构思维的一个简单总结。

其核心仍然是我们常说的分解，集成，抽象，复用，分层等思维模型。

对于软件架构设计，相信很多人都看过温昱写的一本《软件架构设计》书籍，而对于我这篇文章重点会参考企业架构，RUP架构设计和这本书的一些思想做一些展开。

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简单来说，架构设计包括了功能性架构和技术架构设计两个部分的内容，功能性架构解决业务流程和功能问题，而技术架构解决非功能性需求等问题。

两种架构都包括了动态和静态两个方面的内容，对于功能性架构中动态部分为业务流程驱动全局用例，用例驱动的用例实现等；对于技术架构中动态部分为架构运行机制，而静态部分为框架，分层等方面的内容。

一个智慧家庭项目背景

对于该项目是一个智慧家庭大项目中的智慧小区项目，即实现智慧小区的信息化和服务化运营，对于智慧小区来说实际上包括了两个方面的内容。

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LINUX与UNIX中一些概念

在网络管理,Linux UNIX很相似.UNIX系统一直被用做高端应用或服务器系统,因此拥有一套完善的网络管理机制和规则, Linux沿用了这些出色的规则,使网络的可配置能力很强,为系统管理提供了极大的灵活性.

通俗一点讲，就是在网络方面Linux和UNIX是非常相似的，网络模型大可借鉴UNIX网络编程中的描述。

这里介绍四个概念，方便五种I/O模型的理解：

1. 所有外部设备皆文件

Linux的内核将所有的外部设备都看作是一个文件来操作，对一个文件的读写操作会调用内核提供的系统命令，返回一个file descriptor（fd，文件描述符）。

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1. 前言

你在看这篇文章之前有过使用@Async注解进行任务异步处理的经历，在项目开发过程中，针对非主流程、非实时、耗时的任务，往往会进行异步处理，这样既不会影响主流程，还会提高主流程的响应时间。

在使用@Async注解进行异步处理的过程中，相信你也踩过不少的坑，比如：任务并没有异步执行，由于共用线程池导致任务之间相互影响、异步任务出现异常不知道如何处理等等。今天我将带着你去了解它的真面目，以便下次再遇到问题的时候可以游刃有余，不至于慌慌张张、无从下手。

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