一、引言 最近拜读了携程一位大牛：Gavin的文章干货|携程商旅订单系统架构设计和优化实践，里面谈及许多架构分层的理念，读后感悟很多，结合博主自己在系统开发过程中的经验聊一聊架构设计。（这里已经征得Gavin的同意）架构设计二、架构设计 架构可以分为技术上的架构和业务上的架构，业务架构注重于边界分层、流程统一复用，着重于解耦以及敏捷开发。 技术架构着重于系统交互、工具开发使用，目的是为了达到更快的处理效果，更自动化的处理异常、系统交互合理减负。1、业务架构 业务架构的划分首先区分于领域，将不同领域的系统功能分开，每个大的领域下又会有一些
很多软件工程师的职业规划是成为架构师，但是要成为架构师很多时候要求先有架构设计经验，而不做架构师又怎么会有架构设计经验呢？那么要如何获得架构设计经验呢？一方面可以通过工作来学习，观察所在团队的架构师是如何工作的，协助他做一些架构设计和落地的工作。同时，思考如果你是架构师，你将如何完成工作，哪些地方可以做得更好。另一方面，也可以通过阅读来学习，看看那些典型的、耳熟能详的应用系统是如何设计的。同样，你也可以在阅读的过程中思考：如果你是这个系统的架构师，将如何进行设计？如何输出你的设计结果？哪些关键设计需要进一步优化？通过这样不断地学习和思考，你就会不断积累架构设计的经验，等你有机会成为架构师的时候
OpenYurt边缘容器架构与原理 在中心云，Kubernetes容器平台已经成为容器编排和调度的事实标准，但是在边缘计算领域，涉及范围较大且场景复杂，缺乏统一的标准；当前Kubernetes开源社区的主线版本，并没适配边缘场景的计划。 目前国内各个公有云厂商，都开源了各自基于Kubernetes的边缘计算云原生项目，主要有华为的KubeEdge，阿里的OpenYurt，腾讯的SuperEdge，百度的Baetyl等，碎片化严重，短时间很难有大一统的开源产品。 长远来看，建议通过标准的Kubernetes API来集成，这种兼容所有边缘容器的中庸方案。
OpenYurt边缘容器架构与原理 在中心云，Kubernetes容器平台已经成为容器编排和调度的事实标准，但是在边缘计算领域，涉及范围较大且场景复杂，缺乏统一的标准；当前Kubernetes开源社区的主线版本，并没适配边缘场景的计划。 目前国内各个公有云厂商，都开源了各自基于Kubernetes的边缘计算云原生项目，主要有华为的KubeEdge，阿里的OpenYurt，腾讯的SuperEdge，百度的Baetyl等，碎片化严重，短时间很难有大一统的开源产品。 长远来看，建议通过标准的Kubernetes API来集成，这种兼容所有边缘容器的中庸方案。
查看手机命令：adbshell"getprop|grepcpu" 命令：adb shell getprop ro.product.cpu.abi 查看APP 在data/system/packages.xml文件中找到自己app的相关配置信息，这里有明确指出该去哪里加载so文件，以及app所运行的CPU架构，所以我们可以运行如下命令：adbpulldata/system/packages.xml 可能报错： 需root 或者换种方式 找到改文件进行分析 打开该文件 通过自己应用包名进行过滤查看当前运行ABI
5.kafka系统的架构5.1主题topic和分区partitiontopicKafka中存储数据的逻辑分类；你可以理解为数据库中“表”的概念；比如，将app端日志、微信小程序端日志、业务库订单表数据分别放入不同的topicpartition分区（提升kafka吞吐量）topic中数据的具体管理单元；（你可以理解为hbase中表的“region"概念）-每个partition由一个kafkabroker服务器管理；-每个topic可以划分为多个partition，分布到多个broker上管理；-每个partition都可以有多个副本；保证数据安全分区对于kafka集群的好处是：实现topic数
单体架构的优点和缺点，微服务架构的优点和缺点单体架构优点：架构简单，维护成本低缺点：各个模块耦合度太高，当对一个模块进行更新修改时，会影响到其他模块，要一起进行修改。当存在性能瓶颈的时候，需要对整个服务进行扩容，不能有针对性的扩容，如一个程序的主要功能时其中某个服务，要对其增加机器，但因为是单体架构只有一个jar包，所以只能所有功能一起升级，哪怕某些服务所需的性能很低。微服务架构缺点：架构复杂，维护成本高，会带来很多微服务架构的问题，比如说事务问题、网络问题优点：性能高、服务之间耦合度低，服务可以并行开发，开发周期短分布式和微服务的区别 分布式：分散部署分布式服务顾名思义服务是分散部署在不同的
目录《ClickHouse入门、实战与进阶》内容简介为何写作本书本书主要特点如何阅读本书致谢全书目录《ClickHouse入门、实战与进阶》英文书名：ClickHouseinAction:FromNovicetoExpertChatGPT:作为一位在大数据领域工作的数据分析师，我一直对于高性能的列式存储数据库ClickHouse非常感兴趣。今天给大家推荐一本新书《ClickHouse入门、实战与进阶》。这本书的作者是一位在阿里巴巴和字节跳动等大型科技公司从事大数据开发多年的专家，因此我非常期待能够从他的经验中学习到更多关于ClickHouse的知识和技能。首先，我非常喜欢这本书的结构和内容。
7月5日消息，openKylin操作系统1.0版本今日正式发布，适配支持X86、ARM、RISC-V架构的个人电脑及平板及教育开发板，该系统为我国首个开源桌面操作系统，标志着我国拥有了操作系统组件自主选型、操作系统独立构建的能力。据央视新闻介绍，该系统由国家工业信息安全发展研究中心等单位指导推动研发，它的发布将有助于推动面向全场景的国产操作系统迭代更新，为政务、金融、通信、能源、交通等关系国计民生的重要行业提供基础安全保障。openKylin官方透露，该系统的1.0版本完成了20+核心组件自主选型构建，默认搭载6.1+5.15双内核，每次启动系统时可根据需要切换系统内核版本。作为“社区首个共建
在系统架构设计中，恰当地选择使用SQL（关系型）数据库还是NoSQL数据库，是至关重要的决策。SQL和NoSQL各有所长，各有其弱点，然而选择哪种，全然取决于你的特定应用场景和需求。作为一个系统架构设计师，对这两种数据库类型的深入理解和正确运用至关重要，因为你的选择将直接影响到系统的性能、可扩展性和维护性等关键因素。本文将深入探讨SQL和NoSQL的区别，并将为你提供如何根据特定的需求来做出恰当的数据库选择的建议。1、数据模型与模式选择数据库时要考虑的主要因素之一是你计划存储的信息的数据模型和结构。理解数据的复杂性、多样性以及其中的关系将帮助你确定最适合的数据库类型。这包括数据之间的关系、数据
