的文章。 这是一篇你真正开始前需要查阅的文章。 本文介绍了前后端工作原理，前后端搭建的流程、搭建过程中需要用到的技术以及 开发环境版本。 一、前后端如何工作 Django、Vue 和 Element UI 前后 端原理论述  作者：M&T. 2 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 后端开发（Django+Rest Framework+MySQL）： 是一个关系型数据库，用于存储后端的数据。 前端开发（Vue+Element UI）： Vue 是一种现代的 JavaScript 框架，用于构建用户界面。Vue 提供了丰富的组件和模 块，可以帮助开发者构建交互式的单页面应用（SPA）。 Element UI 是一个基于 Vue 的 UI 组件库，提供了丰富的预定义组件，用于快速搭建 美观的用户界面。 前后端交互： 后端通过 Django Rest 请求调用 这些 API 接口。 前端通过 HTTP 请求向后端发送数据请求，后端根据请求进行相应的数据处理，并 返回响应数据给前端。 前端接收到后端返回的数据，并根据数据更新页面展示，实现与用户的交互。 总体而言，这种前后端分离的开发模式有助于实现前后端开发的解耦，使得各自的 开发工作更加专注和高效。前端负责用户界面的呈现和交互，后端负责数据处理和业务 逻辑，通过 API 接口进行数据传输和交互，从而实现一个完整的

分布式KV存储Cellar演进之路 美团点评·基础架构 齐泽斌 美团点评基础架构部，存储研发团队负责人 • Cellar：分布式KV存储服务 • Databus：数据库变更实时传输服务 • Venus：图片服务 11年毕业于天津大学 11 年到 14 年任职于百度，负责分布式文件系统和 KV 存储系统研发 有多年分布式存储研发经验 个人简介 • Cellar起源 • 中心节点架构演进 • 美团引入阿里Tair作为NoSQL存储 • 14年底 大范围应用，并对Tair修修补补，积累领域问题 • 16年初 基于开源版本研发新一代KV存储系统Cellar • Now Cellar日请求量达万亿级，美团点评最大NoSQL存储 Cellar起源 Cellar起源—Tair架构 路由表 Cellar起源—Tair架构 HASH Key 桶号 存储节点 固定HASH算 法 法 固定数目 数据分片 桶->存储节点 对照表 Cellar起源—Tair架构 服务层 请求 mdb 响应 ldb fdb rdb 引擎层 迁移 复制 • 中心化集群问题 • 可用性问题 • 性能问题 • 运维问题 Cellar起源—Tair问题 Cellar起源 架构升级 性能优化 可用性优 化 可运维性 Cellar 开源 Tair • Cellar起源

⾼高可⽤用分布式流数据存储设计 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 李李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新⼀一代京东消息中间件系统，专注于流数据的⼀一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和⾼高可⽤用分 布式系统架构等技术领域。 从事互联⽹网研发、架构10余年年，曾在浪潮集团、当当⽹网等公司从事架构相关⼯工作。2017年年加⼊入京东，期间提升京 如何定位？如何融入生态系统？ How 如何实现？如何优化？ WHY 为什什么需要流数据存储？ 单体应⽤用 烟筒式 SOA 微服务 那些年年的服务 MySQL ES HDFS KV HBase Hive 这些年年的数据 Services Data MySQL ES HDFS KV HBase Hive 统⼀一的流数据存储平台 我们的愿景 Services Streaming Storage Storage Data 有序 Append only：尾部写入，不变 顺序读取 分布式 高性能 可靠性 顺序一致性 （近乎）无限容量 我们需要什什么样的存储？ WHAT Pub/Sub Powered by United Stream Store Streaming Connector Distributed Application Coordinating Service

才能感受到漫天星辰的光芒和温暖。 在2023年春节到来之际，我们从去年美团技术团队公众号上精选了60多 篇技术文章，整理制作成一本1300多页的电子书，作为新年礼物赠送给 大家。 这本电子书内容覆盖算法、前端、后端、数据、安全等多个技术领域， 希望能对同学们的工作和学习有所帮助。 也欢迎大家转给更多有相同兴趣、积极上进的同事和朋友们，一起切 磋，共同成长。 祝愿2023年，大家诸事顺遂，健康平安。 深入理解函数式编程（下） 541 Android 对 so 体积优化的探索与实践 568 从 0 到 1：美团端侧 CDN 容灾解决方案 589 美团高性能终端实时日志系统建设实践 608 后端 622 可视化全链路日志追踪 622 设计模式二三事 647 基于代价的慢查询优化建议 670 Java 系列 | 远程热部署在美团的落地实践 692 日志导致线程 Block 美团外卖搜索基于 Elasticsearch 的优化实践 933 美团图灵机器学习平台性能起飞的秘密（一） 953 提升资源利用率与保障服务质量，鱼与熊掌不可兼得？ 971 标准化思想及组装式架构在后端 BFF 中的实践 992 外卖广告大规模深度学习模型工程实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载 1013 数据库全量 SQL 分析与审计系统性能优化之旅 1048 数据库异常智能分析与诊断

美团点评智能支付核心交易系统的可用性实践 176 ...................................................................... 卫星系统——酒店后端全链路日志收集工具介绍 192 ...................................................................... 深入浅出排序学习：写给程序员的算法系统开发实践 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 - 美团技术团队 4.1 数据层 4.1 数据层 数据层作为最底层的数据存储，其保存了最基本的运营后台数据、流程数据和线上数据。对持久化的数 据，我们采用MySQL进行存储；对于缓存数据，我们采用了Redis的解决方案。这样数据层形成基本的两 级存储结构：MySQL保证了数据的持久性，Redis保证了数据获取的速度。 这里我们对底层数据划分为三个不同域：后 通过后，数据同步到线上数据，最终C端用户获取到的数据都是来源于线上数据。 谈到数据层，这里我们遇到了存储上的一个小问题。按城市运营的每条数据，都需要存储具体的城市ID列 表，其在数据库里的存储为 “1,2,3,4…… ”这样字符串。而这种数据存储在业务请求和条件过滤过程中， 存在着如下两个问题： a. 大数据存储对内存的消耗 a. 大数据存储对内存的消耗 美团、大众点评运营的城市成千上万，如果每条运营的投放数据都包含大量的城市列表信息，对机器内存

15/531 看到上面的画面，就说明 Python 安装成功！ 你看到提示符>>>就表示我们已经在 Python 交互式环境中了，可以输入 任何 Python 代码，回车后会立刻得到执行结果。现在，输入 exit()并回 车，就可以退出 Python 交互式环境（直接关掉命令行窗口也可以）。 情况二：得到一个错误： ‘python’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。 代码的执行速度。 绝大部分 Python 代码都可以在 PyPy 下运行，但是 PyPy 和 CPython 有 一些是不同的，这就导致相同的 Python 代码在两种解释器下执行可能 会有不同的结果。如果你的代码要放到 PyPy 下执行，就需要了解 PyPy 和 CPython 的不同点。 Jython Jython 是运行在 Java 平台上的 Python 解释器，可以直接把 Python Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 19/531 在交互式环境的提示符>>>下，直接输入代码，按回车，就可以立刻得 到代码执行结果。现在，试试输入 100+200，看看计算结果是不是 300： >>> 100+200 300 很简单吧，任何有效的数学计算都可以算出来。 如果要让 Python 打印出指定的文字，可以用 print()函数，然后把希望

Studio 版本中了。 可下载并安装这两个 IDE 之一来开始使用 Kotlin。 使用 Kotlin 创建强大的应用程序 以下是开发 Kotlin 服务器端应用程序的第一步。 1. 创建第一个后端应用程序： 从头开始，使用 IntelliJ IDEA 项目向导创建一个基本的 JVM 应用程 序。 如果倾向于更健壮的示例，请选择以下框架之一来创建一个项目： Spring Ktor 一套成熟的框架族，拥有全球数 应用程序并想让它跨平台，那么请完成让 Android 应用程序也能用于 iOS 教程。 如果更倾向于现实生活的示例，那么请克隆并使用既有项目，例如使 用 Ktor 和 SQLDelight 创建多平台应用教程中的网络与数据存储项目 或者任意范例项目。 3. 使用一整套多平台库 在共享模块中只实现一次所需的业务逻辑。 了解关 于添加依赖项的更多信息。 库 详情 Ktor 文档 Serialization 文档及范例 在移动平台间共享代码是 Kotlin 多平台的主要使用场景之一。 借助 Kotlin 多 平台移动端， 可以构建跨平台移动端应用程序并在 Android 与 iOS 之间共享代 码， 实现网络、 数据存储与数据的验证、分析、计算以及其他应用程序逻 辑。 查看 Kotlin 多平台移动端入门与使用 Ktor 与 SQLDelight 创建多平台应用教 程， 其中会创建包含两个平台共享代码的模块的

开放性，设计和讨论保持社区互动和透明，方便大家协作。 架构图 整体架构分为用户层、业务层、内核层和插件，用户层主要解决用户使用的易用性问题，业务层主 要解决服务发现和配置管理的功能问题，内核层解决分布式系统⼀致性、存储、高可用等核心问题， 插件解决扩展性问题。 Nacos 架构 < 18 用户层  OpenAPI：暴露标准 Rest 风格 HTTP 接口，简单易用，方便多语言集成。  Console Server IP 直连，域名访问，Nameserver 寻址、广播等多种寻址模式，需要可 扩展。  推送通道：解决 Server 与存储、Server 间、Server 与 SDK 间高效通信问题。  容量管理：管理每个租户，分组下的容量，防止存储被写爆，影响服务可用性。  流量管理：按照租户，分组等多个维度对请求频率，长链接个数，报文大小，请求流控进行控制。  缓存机制：容灾目录，本地缓存，Server ⼀致性协议：解决不同数据，不同⼀致性要求情况下，不同⼀致性要求，是 Nacos 做到 AP 协 议的关键。  存储模块：解决数据持久化、非持久化存储，解决数据分片问题。 插件  Nameserver：解决 Namespace 到 ClusterID 的路由问题，解决用户环境与 Nacos 物理环境 映射问题。  CMDB：解决元数据存储，与三方 CMDB 系统对接问题，解决应用，人，资源关系。  Metrics：暴露标准

开发第一个区块链应用 • 关键概念 • 区块链网络搭建 • 区块链应用开发 • FISCO BCOS Java SDK • 问题排查 • 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 • FISCO BCOS企业级金融联盟链底层平台: 富业务场景、扩大业务 规模，且大幅简化链的部署和运维成本。 两翼指的是支持并行计算模型和分布式存储，二者为群组架构带来更好的扩展性。前者改变了区块中按 交易顺序串行执行的做法，基于DAG（有向无环图）并行执行交易，大幅提升性能；后者支持企业（节 点）将数据存储在远端分布式系统中，克服了本地化数据存储的诸多限制。 多引擎是一系列功能特性的总括，比如预编译合约能够突破EVM的性能瓶颈，实现高性能合约；控制台 交易确认时延低、吞吐量 高，并具有最终一致性。其中PBFT和rPBFT可解决拜占庭问题，安全性更高。 • 存储：世界状态的存储从原来的MPT存储结构转为分布式存储，避免了世界状态急剧膨胀导致性 能下降的问题；引入可插拔的存储引擎，支持LevelDB、RocksDB、MySQL等多种后端存储，支持 数据简便快速扩容的同时，将计算与数据隔离，降低了节点故障对节点数据的影响。 • 网络：支持网络压缩

开发第一个区块链应用 • 关键概念 • 区块链网络搭建 • 区块链应用开发 • FISCO BCOS Java SDK • 问题排查 • 整体架构 • 共识算法 • 交易并行 • 分布式存储 • 预编译合约 • 更多设计文档 • Github主页 • 深度解析系列文章 • 贡献代码 • 反馈问题 • 应用案例集 • 微信群 、公众号 • FISCO BCOS企业级金融联盟链底层平台: 富业务场景、扩大业务 规模，且大幅简化链的部署和运维成本。 两翼指的是支持并行计算模型和分布式存储，二者为群组架构带来更好的扩展性。前者改变了区块中按 交易顺序串行执行的做法，基于DAG（有向无环图）并行执行交易，大幅提升性能；后者支持企业（节 点）将数据存储在远端分布式系统中，克服了本地化数据存储的诸多限制。 多引擎是一系列功能特性的总括，比如预编译合约能够突破EVM的性能瓶颈，实现高性能合约；控制台 交易确认时延低、吞吐量 高，并具有最终一致性。其中PBFT和rPBFT可解决拜占庭问题，安全性更高。 • 存储：世界状态的存储从原来的MPT存储结构转为分布式存储，避免了世界状态急剧膨胀导致性 能下降的问题；引入可插拔的存储引擎，支持LevelDB、RocksDB、MySQL等多种后端存储，支持 数据简便快速扩容的同时，将计算与数据隔离，降低了节点故障对节点数据的影响。 • 网络：支持网络压缩