1. 与仅有几台服务器的小规模服务的区别负载均衡 可扩展保证冗余Reduced Operation：减少人工干预(机器太多 记不过来)2. 大规模数据处理难点 内存vs磁盘内存比磁盘快百万倍3. 大规模数据的技巧写程序尽量都在内存完成使用能应对数据增长的算法(二叉树 O(logn) )使用数据压缩和搜索技术前提知识：底层基础操作系统缓存分布式为前提 应用rdbms必须要做的事大规模环境 数据结构和
RUP4+1架构方法：在软件生命周期的各个阶段对软件进行建模,从不同视角对系统进行解读，从而形成统一软件过程架构描述. 1. 软件架构视图 四种设计视图：不同角度分析观察项目 逻辑视图： 参与者：客户、开发组织管理者 关注 ：系统子系统 功能 ：
需求 会议纪要 概要设计 说明文档，容易理解、交接 业务扩展方便(国际国内、支持pricing) 手动刷新配置 详细设计 0. 架构：代码结构规范/模块划分规范 1. profiling：随机记录信息s 2. Openjaw：接口 可定制规则 3. 可视化的日志信息， 4. 异常处理都在service层完成 5. 日志提供足够信息 开发 任务分解：模块化，
echo 开始设置本机网络地址! echo 正在设置本机IP ,请稍等...... netsh interface ip set address "无线网络连接" source = static addr = 172.21.127.13 mask=255.255.255.0 echo 正在设置本机网关,请稍等...... netsh interf
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