Nacos 自研 Distro 协议 38 Nacos 通信通道 42 Nacos 寻址机制 56 Nacos 服务发现模块 63 Nacos 注册中心的设计原理 63 Nacos 注册中心服务数据模型 80 Nacos 健康检查机制 89 Nacos 配置管理模块 97 配置⼀致性模型 97 Nacos ⾼可⽤设计 100 Nacos 高可用设计 100 Nacos 鉴权插件 103 建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 官网：https://nacos.io/ 仓库：https://github.com/alibaba/nacos Nacos 优势 易⽤：简单的数据模型，标准的 restfulAPI，易用的控制台，丰富的使用文档。 稳定：99.9% 高可用，脱胎于历经阿里巴巴 10 年生产验证的内部产品，支持具有数百万服务的大 规模场景，具备企业级 SLA 的开源产品。 ，这些注册中心之间的数据 协同也是⼀个问题。 本文从各个角度深度介绍 Nacos 注册中心的设计原理，并试图从我们的经验和调研中总结和阐述 服务注册中心产品设计上应该去遵循和考虑的要点。 数据模型 注册中心的核心数据是服务的名字和它对应的网络地址，当服务注册了多个实例时，我们需要对不 健康的实例进行过滤或者针对实例的⼀些特征进行流量的分配，那么就需要在实例上存储⼀些例如 健康状态、权

• 如何保证系统容量 • 如何提升计算能力 • 运营系统面临的问题 • 提升运营系统迭代效率 骑手网关 规模化阶段：核心领域细分 主数据平台 （核心模型） 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池 计算平台 策略平台 移动办公 招募 IM 物料 薪资 培训 成长 快速起量，系统质量、研发效率问题凸显 合同 骑手网关 规模化阶段：核心领域细分 主数据平台 （核心模型） 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池 并行计算 策略平台 合同 履约系统 • 如何解耦用户侧与骑手侧 • 调度系统如何设计 • 如何实现算法与工程结合 骑手网关 规模化阶段：核心领域细分 主数据平台 （核心模型） 账号权限 组织架构 核心数据模型 配送服务 配送运力 ⋯ 订单中心 （送什么） 品类 重量 支付状态 运单中心 （配送任务） 运单归属 配送状态 调度中心 （工程框架） 需求池 运力池 计算平台 策略平台

公开⽂档站点 ⾃定义域名 ⾃定义样式 密码保护 Fox 脚本引擎 团队协同 历史修改记录 多⼈实时编辑 API 设计 可视化编辑 请求模版 多环境配置 响应示例 兼容 OAS 规范 数据模型 分⽀管理 Coming soon API Hub Git 代码仓库 可视化设计 本地导入 远端导入 数据源 代码编辑 Coming soon 兼容 Postman 多协议⽀持 HTTP(REST) 可复用组件，适应线性开发习惯。 代码模式编辑 不仅是可视化编辑，同样兼容 JSON Schema 与 YAML 格 式定义组件。 一键生成响应示例 根据数据模型的定义，一键生成响应示例，清晰直观，便 于理解。 可复用实体组件化 数据模型、响应、请求参数/请求体组件化，兼容 OAS 组 件规范。 API 文档：所见即所得，妙笔生花 可视化设计，零学习成本 覆盖 API 定义与 Markdown Apifox API 设计/管理者 API 联调 ⾃动 Mock 前端 真实业务联调 API 调试 运⾏&请求 保存接⼝⽤例 参考⽣成代码 后端 API 设计 定义接⼝ 定义数据模型 前端&后端 API 测试 编排测试情景 多接⼝集成测试 测试 规划测试任务 API Hub ：企业内 API 生态新入口 快速搜索 支撑企业/组织内部开放 API 上传发 布、调用以及内部推广，构建完整的内

only 许可声明仅能够反映行为（与资源类型相关的行为）。它们不反映是谁能够执行这样的行为。 定义（用户）被允许做什么（权限），是一个以某种方式分配给用户权限的运用。这通常是由应用程序的数据模型 来完成的，并且不同应用程序间变化很大。 例如，权限能够被集合到一个角色中，该角色可以与一个或多个用户对象相关联。或者某些应用程序可以有一组可 以被分配一个角色的用户和组，传递的关联意味着该组中的所有用户都隐式地获得了该角色的权限。 。你的应用 程序的数据模型定义了 Subject 是如何被允许做某事或不的。 例如，在你的数据模型中，也许你有一个实际的 User 类，而且你直接分配权限给 User 实例。或者，你也许只分配 权限给角色，然后分配角色给用户，通过关联，用户延伸“有”的权限分配给自己的角色。或者你用"Group"的概 念来代替这些东西。这些都随便你——使用什么使得你的程序有意义。 你的数据模型定义授权究竟是如和工作的。Shiro 你的数据模型定义授权究竟是如和工作的。Shiro 依靠 Realm 来实现转换你的数据模型使其细节关联到一种 Shiro 能 够理解的格式。 我们一会儿将讨论 Realms 是如何做到这一点的。 最终，你的 Realm 的实现是与你的数据源（RDBMS，LDAP 等）进行通信。所以，你的 realm 就是告诉 Shiro 是否存 在角色或权限。在你的授权模型结构和定义上你有充分的控制权。 Authorizing

责人来自Grafana，Gitlab ✓ 持续更新 OpenTelemetry 2019年，由OpenTracing和OpenCensus合并 而来。 ✓ ✓ ✓ 蓬勃发展 Trace 数据模型：Trace Context，Baggage 6 Propagation Format W3C Trace-Context W3C Baggage Zipkin B3 format Jaeger 响应 traceresponse: 00-1baad25c36c11c1e7fbd6d122bd85db6- cab70b47728a8a99-01 Trace 数据模型： Trace Detail 7 Trace 数据模型： Trace Detail 示例 8 Trace 采样策略 9 1. Head-based coherent sampling 2. Tail-based coherent

是描述“什么”可以做的指令。 权限只描述行为 权限指令只描述行为（和资源相关的动作），并不关心“谁”有能力执行这个动作。 定义“谁”（用户）被允许做“什么”（权限）需要用一些方法将权限赋给用户，这通常取决于程 序的数据模型而且经常在程序中发生改变。 例如，一组权限可以归于一个角色而角色与一个或多个用户对象关联，或者一些程序可以有 一组用户而一个组可以指定一个角色，在这里关系将被传递也就是说组内用户隐含被赋予角 Subject 是否允许做什么事情。 例如，在你的数据模型中，你定义了一个普通的用户类并且直接为其设置了权限，或者你只 是直接给角色设置了权限，然后将用户与该角色关联，通过这种关联，用户就“有”了角色所具 备的权限，或者你也可以通过“组”的概念完成这件事，这取决于你程序的设计。 数据模型定义了如何进行授权，Shiro 依赖一个 Realm 实现将你的数据模型关联转换成 Shiro 可以理解的内容，我们将稍后讨论 打开一个文件 浏览'/user/list' 网页 打印文件 删除用户‘jsmith’ 规定“谁”（用户）允许做“什么”（权限）在某种程度上是分配用权限的一种习惯做法。这始终 是通过应用程序数据模型来完成的，并且在不同应用程序之间差异很大。 例如，权限可以组合到一个角色中，且该角色能够关联一个或多个用户对象。或者某些应用 程序能够拥有一组用户，且这个组可以被分配一个角色，通过传递的关联，意味着所有在该

进行监控，其中包括：APPKIT中 心服务的调用QPS，机器的性能，网络流量等通用指标。 五、底层模型–灵活性设计 五、底层模型–灵活性设计 5.1 从一个例子切入 5.1 从一个例子切入 数据模型往往与业务相关。业务越复杂，设计需要越简单，这样方能满足复杂业务的各种变化。因为数据 模型太过于抽象，如果直接进行述说会有些乏味，我们可以先从一个具体的业务实例入手。下面是大众点 评App顶部 数据建模 5.3 数据建模 针对上面的技术分析，我们提出了一种节点（Node）-内容（Content）-树（Tree）模型，简称为N- C-T模型。如下图所示：左边为抽象的数据模型，右边为以上实例的实现。 N-C-T数据模型设计的非常简单，其中C和T部分都是可选择的，这样使得其灵活性比较强，可以应对业 务变化的大部分需求。注意，这里我们只是对业务需求的宏观表现形式进行建模，对于具体Node和 5.4 模型的应用与小结 5.4 模型的应用与小结 通过以上经典实例，我们可以很容易通过我们的数据模型解决这个问题。我们再回到文章最开头的背景章 节的运营场景，Banner位，如下： APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 - 美团技术团队 这种Banner位，套用我们上的数据模型，它其实是一种只有一个Node节点、多个Content节点的模型。 这也是一种典型的应用场景，为此我们总结了两种应用场景。

各种分析的⽀支持： • 流式分析：流式或微批实时处理理 • 统计关联分析：多维度的实时关联统计与分析⽀支持，⽀支持交互式add-hoc⽅方式 • 数据治理理： • 数据加⼯工：通⽤用数据模型；多维机器器数据、半结构化的规整、各种第三⽅方数据关联 • 数据⽣生命周期管理理（时序数据的归并、变化数据更更新等） 机器器学习对分析增强的⽅方向 增强点 描述 统计性分析 基于IT实体 ⽀支持（CQ/TickScript） ⽣生命周期 不不直接⽀支持 ⽀支持 不不直接⽀支持 指标类数据监控 - prometheus • K8S监控标配（继K8S后第2个CNCF项⽬目） • 多维数据模型 + PromQL • 汇总性数据+Label过滤 • 可从160+源渠道提取指标数据 • 主动拉去模式（可由gateway被动） • ⾃自动发现 • 主要⽤用于短期指标 •

实例教程（zh）开始入手，或者直接开始阅读详细的参考文档。 Django 无需数据库就可以使用，它提供了对象关系映射器（ORM）。通过此技术，你可以使用 Python 代码来描述数据库结构。 数据模型语法提供了很多方法来描述你的数据，这解决了多年来在数据库模式中的难题。以下是一个 简明的例子： 1. # mysite/news/models.py 2. 3. from django.db 这样设计所遵循的理念是，站点编辑人员可以是你的员工、你的客户、或者就是你自己——而你大概不 会乐意去废半天劲创建一个只有内容管理功能的后台管理界面。 创建 Django 应用的典型流程是：先建立数据模型，然后搭建管理站点，尽可能快的跑起来。那样 你的团队（或者客户）就可以向网站里填充数据了。后面我们会谈到如何展示这些数据。 简洁优雅的 URL 规划对于一个高质量 Web 应用来说至关重要。Django 现在我们将用额外的元数据来定义你的模型 —— 本质上是你的数据库布局。 设计哲学 模型是你数据的简单明确的描述。它包含了储存的数据所必要的字段和行为。Django 遵循 DRY 原则。它的目标是让你只需要在一 个地方定义数据模型，Django 就能自动从中导出迁移代码。 来介绍一下迁移 - 举个例子，不像 Ruby On Rails，Django 的迁移代码全部都是从你的模型文件导出的，它本质上只是个历史 记录，Django

在超级链中使用Single或PoW共识 13.4. 关键技术 14. 超级链监管机制 14.1. 监管机制概述 14.2. 监管机制使用说明 15. 多盘散列 15.1. 背景 15.2. LevelDB数据模型分析 15.3. 核心改造点 15.4. 使用方式 15.5. 扩容问题 15.6. 实验 16. 平行链与群组 16.1. 背景 16.2. 术语 16.3. 架构 16.4. 设计思路 17 tx.out my.sign alice.sign,bob.sign 1. XuperModel XuperChain能够支持合约链内并行的很大的原因是由于其底层自研的 XuperModel数据模型。 XuperModel是一个带版本的存储模型，支持读写集生成。该模型是比特币utxo 模型的一个演变。在比特币的utxo模型中，每个交易都需要在输入字段中引用 早期交易的输出，以证明资金来源。 改leveldb底层代码，缺点是牺 牲了多行原子写入的功能。在区块链的应用场景中，我们是需要这种多个写入 操作原子性的。所以选择了改leveldb底层模型的技术路线。 15.2. LevelDB数据模型分析 Log文件：写Memtable前会先写Log文件，Log通过append的方式顺序写 入。Log的存在使得机器宕机导致的内存数据丢失得以恢复； Manifest文件：Manifest文件中