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微服务架构中，二次浅封装实践

微服务架构中，二次浅封装实践

二次封装的方式，可以严格的控制技术栈的迭代扩展，以及版本冲突的问题，通过对二次封装层的统一升级，可以快速实现业务服务的升级，解决不同服务的依赖差异问题。较大程度的降低业务与技术的耦合，如此可以独立的升级技术栈，扩展功能而不影响业务服务的迭代。分模块管理，在不同的服务中引入特定的依赖，也可以在基础包中做统一依赖，以此实现技术栈的快速组合搭配。

微服务
技术栈
分布式
架构设计
二次封装
置顶 原创 推荐 2021-11-21 15:10:16 635 阅读
自动化集成：Docker容器入门简介

自动化集成：Docker容器入门简介

Docker作为开源的应用容器引擎，可以把应用程序和其相关依赖打包生成一个Image镜像文件，是一个标准的运行环境，提供可持续交付的能力，通过镜像文件可以创建多个Docker容器，这里可以理解为类创建对象的原理；镜像文件可以推送到仓库Repository中，这里可以理解为Git仓库管理代码的原理。

docker
容器
自动化
原创 精选 2021-12-30 08:55:13 915 阅读 1收藏
基于流程管理，提高工作质量和效率

基于流程管理，提高工作质量和效率

在软件开发领域中，流程协作一直是热门的话题之一，不同的组织架构中，定义不同角色和人员的职责范围，并且通过流程规范来管理不同角色之间的衔接机制，以求不断提高协作效率。合理的流程管理机制，有利于高效的工作；为了避免流程协作过度复杂，同时还要制定协作规则。

项目管理
软件开发
数据分析
流程管理
原创 精选 2021-12-28 08:49:12 775 阅读
自动化集成：Pipeline流水语法详解

自动化集成：Pipeline流水语法详解

该系列文章，围绕持续集成：Jenkins+Docker+K8S相关组件，实现自动化管理源码编译、打包、镜像构建、部署等操作；本篇文章主要描述Pipeline流水线用法。

Jenkins
自动化
持续集成
Pipeline
流水线语法
原创 推荐 2021-12-21 08:59:15 8078 阅读
自动化集成：Jenkins管理工具详解

自动化集成：Jenkins管理工具详解

该系列文章，围绕持续集成：Jenkins+Docker+K8S相关组件，实现自动化管理源码编译、打包、镜像构建、部署等操作；本篇文章主要描述Jenkins基础用法。

Linux
jenkins
自动化
原创 精选 2021-12-18 15:26:19 464 阅读
分布式系统中，权限设计实践

分布式系统中，权限设计实践

采用合理的策略去管理资源的权限并不是一件简单的事，通常随着业务和系统的不断扩展，对权限体系都会带来直接的影响，所以在做结构设计时，需要相对复杂但又要避免过度复杂。分布式系统中，通常从系统层、组织架构、权限关系三个方面去考虑可行方案。

组织架构
数据
字段
权限管理
资源管理
原创 2021-12-06 08:33:18 1002 阅读
CDP客户数据管理平台体系化搭建

CDP客户数据管理平台体系化搭建

客户数据平台(Customer-Data-Platform)，简称CDP；通过采集多方客户数据(主体与线索)等，从而进行精准的客户分析和人群细分，进而实现高效的客户维系和发掘以及日常营销运营。

数据采集
数据分析
CDP
数据服务
客户数据平台
原创 精选 2021-11-02 08:30:34 1391 阅读
数据服务基础能力之元数据管理

数据服务基础能力之元数据管理

定义上说，元数据(Metadata)即描述数据的数据，但是在实际使用的时候，还是存在很多细分的概念，从本质上看元数据，介于系统和业务中间，提供双方都能明白的语义和逻辑，可以更加高效的支撑数据的业务价值。

数据服务
元数据
原创 精选 2021-10-18 23:11:52 1155 阅读 15点赞 2收藏
分布式服务下，消息中间件改造

分布式服务下，消息中间件改造

在系统开发初期，很容易出现这样一种情况：不同业务线上开发人员，因为技术栈和版本时间的影响，在选型的时候会优先使用自己熟悉的，例如MQ中间件常用的：Kafka、Rocket、Rabbit等

分布式
中间件
Kafka
Redis
RocketMQ
原创 精选 2021-09-23 08:19:14 1142 阅读 1收藏
理解Java中对象基础Object类

理解Java中对象基础Object类

Object类是所有类层级关系的Root节点，作为所有类的超类，包括数组也实现了该类的方法，注意这里说的很明确，指类层面。 所以在Java中有一句常说的话，一切皆对象，这话并不离谱。

Java
Object
原创 推荐 2021-09-01 08:20:30 2132 阅读

Java进阶 | 从整体上观察面向对象

面向对象 面向对象是Java编程中最核心的思想，基本特征：继承、封装、多态。 特征之封装 将结构、数据、操作封装在对象实体中，使用时可以不关注对象内部结构，只能访问开放权限的功能入口，从而降低耦合程度

继承
封装
多态
设计模式
设计原则
原创 推荐 2021-08-10 08:01:28 6797 阅读
Java进阶 | IO流核心模块与基本原理

Java进阶 | IO流核心模块与基本原理

IO技术在JDK中算是极其复杂的模块，其复杂的一个关键原因就是IO操作和系统内核的关联性，另外网络编程，文件管理都依赖IO技术，而且都是编程的难点，想要整体理解IO流，先从Linux操作系统开始。IO流常规读写模式，即读取到数据然后写出，还有一种缓冲模式，即数据先加载到缓冲数组，在读取的时候判断是否要再次填充缓冲区，缓冲模式的优点十分明显，保证读写过程的高效率，并且与数据填充过程隔离执行，在BufferedInputStream、BufferedReader类中是对缓冲逻辑的具体实现。

IO流
字节流
字符流
NIO
IO流原理
原创 推荐 2021-07-13 08:03:38 1651 阅读 1点赞
Java进阶 | Proxy动态代理机制详解

Java进阶 | Proxy动态代理机制详解

静态代理明确定义了代理对象，即有一个代理对象的`.java`文件加载到JVM的过程，很显然的一个问题，在实际的开发过程中，不可能为每个目标对象都定义一个代理类，同样也不能让一个代理对象去代理多个目标对

Java
JDK动态代理
动态代理
类加载机制
代理模式
原创 推荐 2021-06-28 08:00:04 2006 阅读
Java进阶 | 泛型机制与反射原理

Java进阶 | 泛型机制与反射原理

泛型即可以理解为把数据类型作为参数，即参数化类型，用来提高代码的安全性，灵活性，避免类型转换；代码简洁明了，同时对于程序的可扩展性起到至关重要的作用。反射机制可以在程序运行时获取类的完整结构信息，并且

Java
泛型
反射
原创 推荐 2021-06-23 08:13:52 3032 阅读

SpringBoot2 参数管理实践，入参出参与校验

但是在日常开发中，碍于很多客观因素，很少有时间去不断思考和优化代码，所以只能从实际情况的角度去思考如何构建系统代码，保证以后自己还能读懂自己的代码，在自己的几年编程中，实际会考虑如下几个方面：代码层级

SpringBoot
参数管理
原创 推荐 2021-06-16 08:12:26 1758 阅读
数据管理：业务数据清洗，落地实现方案

数据管理：业务数据清洗，落地实现方案

分析业务通常都是要面对全局数据，如果出现大量的上述情况，就会导致数据在使用的时候难度非常大，随之也会带来很多问题：数据分散不规范，导致响应性能差，稳定性低，同时提高管理成本。 当随着业务发展，数据的沉淀越来越多，使用的难度就会陡增，会导致在数据分析之前，需要大量时间去清洗数据。

数据清洗
数据服务
数据
原创 精选 2021-06-09 08:14:19 2274 阅读

SpringBoot2 集成测试组件，七种测试手段对比

自测是于开发而言，提测是对专业的测试人员而言，如果尽可能在自测阶段就发现问题，并解决问题，那么一个问题就不会影响到团队协作上的更多人员，如果一个简单的问题上升到团队协作层面，很可能会导致问题本身被放大。

SpringBoot
软件测试
原创 推荐 2021-05-31 12:43:36 747 阅读

Java容器 | 基于源码分析Map集合体系

集合体系的源码中，Map中的HashMap的设计堪称最经典，涉及数据结构、编程思想、哈希计算等等，在日常开发中对于一些源码的思想进行参考借鉴还是很有必要的。

Map
HashMap
Java
集合
原创 推荐 2021-05-25 08:23:08 1876 阅读

Java容器 | 基于源码分析List集合体系

List集合体系应该是日常开发中最常用的API，而且通常是作为面试压轴问题（JVM、集合、并发），集合这块代码的整体设计也是融合很多编程思想，对于程序员来说具有很高的参考和借鉴价值。

Java
List
ArrayList
LinkedList
原创 精选 2021-05-17 08:20:57 652 阅读

实时计算框架：Flink集群搭建与运行机制

Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。主要特性包括：批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等。Flink不仅可以运行在包括YARN、Mesos、Kubernetes在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署。在启用高可用选项的情况下，它不存在单点失效问题。

Flink
Spark
大数据
实时计算
流式计算
原创 推荐 2021-05-09 19:33:48 5976 阅读

实时计算框架：Spark集群搭建与入门案例

Spark是专为大规模数据处理而设计的，基于内存快速通用,可扩展的集群计算引擎，实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流，运算速度相比于MapReduce得到了显著的提高。

Spark
大数据
实时计算
原创 推荐 2021-04-26 08:32:07 2015 阅读

OLAP引擎：基于Presto组件进行跨数据源分析

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节，Presto虽然具备解析SQL的能力，但它并不属于标准的数据库范畴。

Presto
OLAP
分析引擎
大数据
原创 精选 2021-04-18 12:53:00 1724 阅读

互联网 | 逻辑上的黑话才是真正的花里胡哨

这样两极化的观念都跟着大批叫好的玩家，从根本上看就是在说两个人生态度：保守与激进。 就现实而论两种观念都没有错，虽然都不具备参考价值，但是很具有博流量的能力。 在风投领域里有句话：保守从短期看一定是对的，激进从长期去看一定会犯错。

互联网
职场
行业黑话
程序人生
原创 精选 2021-04-10 19:46:13 2486 阅读

OLAP引擎：基于Druid组件进行数据统计分析

与现在相对热门的Clickhouse引擎相比，Druid对高并发的支持相对较好和稳定，但是Clickhouse在任务队列模式中的数据查询能力十分出色，但是对高并发支持不够友好，需要做好很多服务监控和预警。大数据组件中OLAP引擎的选型有很多，在数据的查询引擎层通常都具有两种或者以上的OLAP引擎，选择合适的组件解决业务需求是优先原则。

Druid
OLAP
大数据
数据分析
原创 推荐 2021-04-05 11:09:29 7894 阅读

数据调度组件：基于Azkaban协调时序任务执行

Azkaban是由Linkedin公司推出的可以管理批量工作流任务的调度器，用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。Azkaban使用job配置文件建立任务之间的依赖关系，并提供一个易于使用的web用户界面维护和跟踪你的工作流。

Azkaban
大数据
任务调度
原创 推荐 2021-03-30 08:26:23 7040 阅读

职场 | 工作五年之后，对技术和业务的思考

工作五年之后面临的最大压力就是选择：职场天花板，技术能力天花板，薪水天花板，三十岁天花板。 如何面对这些问题，是大部分程序员都在思考和纠结的。做选择的唯一参考点就是：利益最大化，这里可以理解为职场更好的升职加薪，顺风顺水。 五年，变化最大不是工作经验，能力积累，而是心态，清楚的知道现实和理想之间是存在巨大的差距。

职场
技术
业务
原创 2021-03-22 17:37:03 1129 阅读

数据搬运组件：基于Sqoop管理数据导入和导出

Sqoop是一款开源的大数据组件，主要用来在Hadoop(Hive、HBase等)与传统的数据库(mysql、postgresql、oracle等)间进行数据的传递。通常数据搬运的组件基本功能：导入与导出。 鉴于Sqoop是大数据技术体系的组件，所以关系型数据库导入Hadoop存储系统称为导入，反过来称为导出。 Sqoop是一个命令行的组件工具，将导入或导出命令转换成mapreduce程序来实现。mapreduce中主要是对inputformat和outputformat进行定制。

sqoop
hadoop
大数据
数据搬运
导入导出
原创 2021-03-15 08:39:51 531 阅读

Java基础篇(05)：函数式编程概念和应用

函数式编程是一种结构化编程的范式，主要思想是把运算过程尽量写成系列嵌套的函数调用。函数式编程的核心要素：传入参数，执行逻辑，返回值，也可以没有返回值。函数式的编程风格侧重描述程序的执行逻辑，不是执行过程。

函数
方法
Stream
Lambda表达式
Java
原创 精选 2021-03-08 08:18:38 692 阅读

数据采集组件：Flume基础用法和Kafka集成

Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据； 特点：分布式、高可用、基于流式架构，通常用来收集、聚合、搬运不同数据源的大量日志到数据仓库。

flume
kafka
数据采集
原创 精选 2021-03-05 09:00:37 1429 阅读

架构设计：数据服务系统0到1落地实现方案

基于业务场景做好服务的划分和设计，以及公共服务的基础构建，确保业务层的架构合理且可扩展，是否合理的基本考量就是，不断的新增业务场景是否需要做系统的大刀阔斧的改版，如果服务能力不断丰富，系统的改造成本很小，自然架构合理。

架构
架构设计
系统架构
数据服务
原创 2021-02-24 07:57:53 908 阅读
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