架构

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 企业架构模型 从业务层,应用层以及技术层的对企业的体系架构进行全方面的描述 包含如下 组织结构图 业务通讯图 进程图 城市规划图 应用架构图 面向服务图 技术基础架构图 什么是企业架构模型？ 企业架构模型是从业务，应用以及技术层的对企业的体系架构进行全方面描述，包括业务流程，业务功能，系统，人员等单元的结构及行为，以确保各单元能够符合企业的战略发展方向 ------------------------ 组织结构图 业务通讯图 进程图 城市规划图 ------------------------- 业务层 应用架构图 面向服务图 ------------------------- 应用层 技术基础架构图 ------------------------- 技术层 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/1156053/blog/551181

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Flutter高级第1篇：ListView嵌套GridView、不同终端屏幕适配方案 Flutter高级第2篇：JSON的序列化和反序列化、创建模型类转换Json数据 Flutter高级第3篇：底部 Tab 切换保持页面状态的几种方法 Flutter高级第4篇：inappbrowser、StatefulBuilder 更新 Flutter showDialog、showModalBottomSheet中的状态 Flutter高级第5篇：官方推荐的状态管理库 provider 的使用 Flutter高级第6篇：事件广播 、事件监听 Flutter高级第7篇：点击穿透问题、页面禁止左右滑动 未完待续… 来源： CSDN 作者： 王睿丶 链接： https://blog.csdn.net/qq_27494201/article/details/103574067

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 随着云计算、大数据、移动互联网、人工智能在各行各业的广泛深入应用，数字化转型已成为促进客户业务创新和敏捷发展的重要推进力量，而与此同时，传统集中式、“烟囱式”的IT系统建设架构，却渐渐成为了创新与发展的阻力，已经无法满足数字化转型大背景下的业务变革要求。 传统架构面临的挑战，特别是在“为本”的存储资源的灵活使用上，经常困扰着用户 • 如何保证不断增长的核心业务数据的安全性？ • 如何解决性能瓶颈以及性能与容量无法同步线性增长的问题？ • 如何能够缩短容量扩展、配置调整周期，满足业务的快速增长需求？ • 如何能够提升资源利用率，容量规划能够与实际业务需求弹性吻合？ 怎么破？！ 采用资源化、平台化、灵活扩展的云存储架构已成为客户数字化转型下数据中心海量数据存储的不二选择。而APSARA Block Storage更是其中的优选。 APSARA Block Storage 具有以下核心能力，助力数字化转型： • 高可靠性，9个9可靠性设计，满足核心业务数据安全性要求； • 超大规模，单集群支持10K节点，满足海量存储弹性扩展需求； • 极致性能，单集群千万级IOPS能力，百微秒级别时延能力，满足关键业务对性能的极致需求； • 灵活部署，支持计算存储融合和分离两种部署架构，适应不同基础架构建设需求 怎么做到的！

微服务的概念 概述 微服务架构是一种架构思想，旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中，从而降低系统的耦合性，并提供更加灵活的服务支持。 概念 把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务，它可扩展单个组件而不是整个的应用程序堆栈，从而满足服务等级协议。 定义 围绕业务领域组件来创建应用，这些应用可独立地进行开发、管理和迭代。在分散的组件中使用云架构和平台式部署、管理和服务功能，使产品交付变得更加简单。 本质 用一些功能比较明确、业务比较精练的服务去解决更大、更实际的问题。 备注： 微服务这个概念是 2012 年出现的，作为加快 Web 和移动应用程序开发进程的一种方法，2014 年开始受到各方的关注，同年为微服务的元年； 与传统架构的区别 系统架构需要遵循的三个标准 提高敏捷性：及时响应业务需求，促进企业发展 提升用户体验：提升用户体验，减少用户流失 降低成本：降低增加产品、客户或业务方案的成本 传统的开发模式 先来看看传统的 WEB 开发方式，通过对比比较容易理解什么是 微服务架构。和 微服务 相对应的，这种方式一般被称为 单体式开发（Monolithic）。 既所有的功能打包在一个 WAR 包里，基本没有外部依赖（除了容器），部署在一个 JavaEE 容器（Tomcat，JBoss

一、基本概念 1. MySQL是一个单进程多线程架构的数据库。也就是说MySQL数据库实例在系统中表现形式就是一个进程 2. 与Oracle的区别 （1）Oracle没有offet,limit （2）oracle建表时，没有auto_increment，所有要想让表的一个字段自增，要自己添加序列。插入时，把序列的值插入进去 （3）Oracle是大型数据库收费而Mysql是中小型数据库免费 （4）Mysql安装完后才152M而Oracle有3G左右，且使用的时候Oracle占用特别大的内存空间和其他机器性能 （5）MySQL使用单进程多线程，而Oracle和PostgreSQL使用多进程 （6）对事务的提交：MySQL默认是自动提交，而Oracle默认不自动提交，需要用户手动提交，需要在写commit;指令或者点击commit按钮 （7）分页查询: MySQL是直接在SQL语句中写"select... from ...where...limit x, y",有limit就可以实现分页;而Oracle则是需要用到伪列ROWNUM和嵌套查询 （8）对事务的支持：MySQL在innodb存储引擎的行级锁的情况下才可支持事务，而Oracle则完全支持事务 二、体系架构 1. 网络连接层（Client Connectors） （1）主要负责连接管理、授权认证、安全等等 （2

广汽丰田汽车有限公司成立于2004年，是由广州汽车集团股份有限公司和丰田汽车公司共同投资建设和经营的企业，公司位于中国极具活力的珠三角的几何中心--广州南沙区，占地面积282万平方米，当前员工数超过5500人，为国内最知名的汽车生产厂商之一。 随着业务的快速发展、公司人员规模不断扩大，企业内部产生的非结构化数据量也在高速增长，文档管理系统承担着越来越大的压力。目前，广汽丰田文档管理系统采用的是轻量级的容器架构，可实现快速发布和故障切换，为文档管理系统的快速迭代和稳定运行提供了保障。 然而当前文档管理系统拥有千万级的文件量且保持高速增长，底层所使用的集中式NAS存储与当前应用架构的矛盾日益突出：随着数据量的增长及业务的实时响应需求，NAS性能无法满足文档管理系统的要求；新增NAS卷的规划及频繁的变更操作，使IT运维变得更加复杂，增加IT故障风险；面对海量非结构化数据，NAS磁盘数量的扩容受限，而采购全新NAS设备成本高昂。 因此，广汽丰田IT部门负责人决定选纳更适合当前业务需求的方案。考虑到面对万亿级文件的存储，亚马逊、阿里云等公有云厂商普遍采用对象存储技术方案， 从2006年亚马逊发布S3对象存储至今已经在互联网行业应用超过十年，是经过实践所证明的海量非结构化数据存储的最佳方案。而到底哪种对象存储方案才更适合广汽丰田的文档管理系统，大致需要满足如下需求： 去中心化：无中心节点

这是传说中程序员的一天： 8:00 闹铃第N遍响起，木然起床； 9:00 地铁里各种气味交织，拼命把手机端到脸前； 10:00 嚼着公司楼下的煎饼，开始敲敲敲敲敲代码 12:00 随着外卖小哥的到来，开启午间娱乐时光，组队王者，排位吃鸡，偶尔也窝个觉…… 14:00 睁眼继续，回邮件，敲代码 16:00 PM来撕需求 18:00 被leader叫去，催进度 19:00 饿了，订餐，或者等着公司的加班餐 21:00 撸完最后一行代码后，点上一支烟，等着bug来袭 23:00 到家，改bug到深夜夜夜夜，洗洗睡吧 看到这段文字有多少人感同身受？我中招了，浑浑噩噩的往复，默默看着理想老去，难道这是当初走上“攻城狮”道路时想要的生活？ 行业内竞争越来越激烈，我们先来看看招聘需求的结构性变化： Java的招聘总量在减少，但 中高端职位 数量 从未减少 ，甚至还有 增加 的趋势，这说明行业变得成熟起来，但对我们Java同学们来讲，却不得不面对越来越严峻的挑战： 不进则退的危机越发明显 。 看看我们都遇到了什么： 好不容易得到了阿里P6/P7的面试机会，当被面试官问到JVM相关问题时，好看的面试官同学一张嘴： 在讨论技术方案时： 这时候，你是缺少相关经验而毫无头绪，只能毫无存在感得听着，还是有着清晰的思路，娓娓道来，你愿意做哪个？ 当我们遇到挑战Java高薪躲不过的坎时，很多人都难逃被暴虐的命运

数据预处理主要包括数据清洗（Data Cleaning）、数据集成（Data Integration）、数据转换（Data Transformation）和数据消减（Data Reduction）。本节在介绍大数据预处理基本概念的基础上对数据预处理的方法进行讲解。 大数据预处理整体架构 大数据预处理将数据划分为结构化数据和半结构化/非结构化数据，分别采用传统 ETL 工具和分布式并行处理框架来实现。总体架构如图 1 所示。 图 1 大数据预处理总体架构 结构化数据可以存储在传统的关系型数据库中。关系型数据库在处理事务、及时响应、保证数据的一致性方面有天然的优势。 非结构化数据可以存储在新型的分布式存储中，如 Hadoop 的 HDFSo 半结构化数据可以存储在新型的分布式 NoSQL 数据库中，如HBase。 分布式存储在系统的横向扩展性、存储成本、文件读取速度方面有着显著的优势。 结构化数据和非结构化数据之间的数据可以按照数据处理的需求进行迁移。例如，为了进行快速并行处理，需要将传统关系型数据库中的结构化数据导入到分布式存储中。 可以利用 Sqoop 等工具，先将关系型数据库的表结构导入分布式数据库，然后再向分布式数据库的表中导入结构化数据。 数据质量问题分类 数据清洗在汇聚多个维度、多个来源、多种结构的数据之后，对数据进行抽取、转换和集成加载。 在以上过程中，除了更正

　　 什么是架构？架构是一个系统的基本组织结构，涵盖所包含的组件、组件之间的关系、组件与环境的关系、以及指导架构设计和演进的原则等内容。经常有人问架构重点需要关注多少属性，我们粗略的可以概括一下九点： 可修改性、可测试性、可扩展性、性能、可用性、安全性、可部署性、共享性。 　　 　　一、 可修改性 　　什么是可修改性？可修改性是指一个系统进行修改的容易程度，以及系统适应这些修改的灵活性。 　　与可修改性相关的几个方面：可读性（readability）、模块化（modularity）、可重用性（reusability）、可维护性（maintainability） 可读性涉及要素：1)写得好。方法、函数、变量、类、模块是否简单明了。2）文档齐全。代码中注释是否齐全。3）结构规整。结构清晰明了、注释简介规范。 　　 提高可读性策略：1.提供显示接口；2.减少双向依赖；3.抽象公共服务；4.使用继承技术；5.使用延迟绑定技术。 　　　　 二、 可测试性 　　什么是可测试性？可测试性是指软件系统通过执行基本的测试来暴露其错误的难易程度。 　　软件测试包括：功能测试(白盒测试、黑盒测试)、性能测试(负载测试、压力测试、可扩展性测试)、安全性测试、可用性测试、安装测试、可访问性测试。 　　增强可测试性策略：1）降低系统复杂度（子系统）、2）高内聚低耦合、3）提供定义良好的接口、4）降低类的复杂性