领域驱动设计&中台/可视化的遗留系统微服务改造⼩小步改造系统 可视化的认识遗留留系统 C4模型、⽤用户画像、⽤用户旅程 C4模型系统架构可视化 国家级 省级 道路路级 市级 C4模型系统架构可视化 系统上 下⽂文图 容器器图 代码图 组件图 已可视化 ⽤用户画像和旅程系统功能⽤用户可视化 ⽤用户画像 ⽤用户旅程 已可视化 突出⽤用户信息,诉求和价值体现 还原业务场景 可视化的划分遗留留系统 领域驱动设计、事件⻛风暴暴⼯工作坊、服务画布 1. 确定要进⾏行行事件⻛风暴暴的业务场景,场景需要单 ⼀一⽽而且清晰; 2. ⽤用“XXX已XXX”的格式在橙⾊色便便利利贴上写下事 件,⼯工作坊参与者需要对事件定义达成⼀一致; 3. 根据时间顺序把事件便便利利贴贴到⽩白板上; 4. 如果⼀一个事件有同步发⽣生的其它事件,把其它 事件放在事件下⽅方; 5. 如果发现了了业务中的问题点,⽤用红⾊色便便利利贴记 录为什什么是⼀一个问题; 订单 商品 遗留留系统 ⽤用户 微服务 基础设施 降⻰龙⼋八步第⼋八式 订单 商品 遗留留系统 ⽤用户 微服务 基础设施 第⼋八式: 1. 新⽤用户服务运⾏行行⼀一段 时间后,删除原始⽤用 户模块,完成拆解 遗留留系统拆解注意事项 1. 遗留留系统改造过程中,适当减少新需求的开发,减少改造难度 2. 遗留留系统改造过程中,新需求开发必须按照新规则,如只通过 REST0 码力 | 54 页 | 3.85 MB | 1 年前3
 声明式自愈系统——高可用分布式系统的设计之道-王昕的重点工作在与设计安全性原则 Ø 目前 TLA+ 工具已经有云服务上线,但只支持检查安全性 Ø 单机版的 TLA+ 工具支持系统活性的检查,但是性能比较差 Ø 活性检查的性能瓶颈在于系统状态图中强连通图算法的实现 Ø TLA+ 中实现的卡壳(Stutter)等价能力,即对所有状态保持不变 也是合法状态 最佳实践分享 有关分布式系统统一 API 的设计 Ø 所有API应该是声明式的 Ø 高层API以操作意图为基础设计 有关缓存的使用 Ø 缓存的内容:服务发现应答,DNS 结果,元数据, 数据,之前的请求 Ø 逻辑正确性不能依赖缓存,写操作服务端必须有校 验而且幂等,没有缓存情况下系统仍可服务 Ø 错误回复缓存,过期时间不能太长,而且有清晰的 修复建议 Ø 数据库更新与缓存失效的策略 最佳实践分享 有关配置文件 Ø 集群使用统一的配置来源 Ø 定义正常的默认配置,满足读取不到配置的正 常运行 Ø 支持可扩展的配置命令格式0 码力 | 44 页 | 2.47 MB | 1 年前3
 全球架构师峰会2019北京/量子计算/量子计算及其潜在应用&mdash为客户提供更好的服务。 参数输入,包括系统参数、目标量子门或量子态、时 间、迭代次数、保真度、HiQ Pulse 提供的算法库 支持量子线路生成目标量子态 动态迭代图,展示算法迭代过程 优化后的操作脉冲,提供时间轴播放 布洛赫球上展示量子态的演化过程 HiQ Simulator + Framework 华为HiQ simulator + HiQ framework: 持续提升完善用户编程体验0 码力 | 34 页 | 5.57 MB | 1 年前3
 领域驱动设计&中台/用状态机封装领域逻辑请扫我微信以便当场转账 加微信时烦告知尊姓大名 作用 学校里经常教的  编译原理  电子设计自动化  通信协议  …… 作用 三个不同的图 图形 视角 映射到实现 类图 全局、静态 类的签名 序列图 局部(用例)、动态 类之间的协作 状态机图 类、动态 所有的逻辑 测试 答对问题有奖金 金额从2.56元到20.48元 请扫我微信以便当场转账 加微信时烦告知尊姓大名 作用 逻辑内移 减少get/set  接口变简单 要素 状态 行为由组合决定 复杂就在这里! 状态--表现相同行为的属性值和链接的组合 状态 状态机图 vs. 活动图 顶点和边的含义相反 不同的思考范型 “状态的类”要说得通! 状态 网络上随便搜来 的“状态机图” 状态 子状态 互斥 状态 分层复用行为 提炼公共迁移 状态 缺省和历史  不是“流程开始”的意思  进入状态时,缺省的子状态0 码力 | 30 页 | 1.75 MB | 1 年前3
 全球架构师峰会深圳2015/研发体系构建_龚银_中型创业公司的技术管理之痛业务发展太快 办公地点 1/10+ 跨区域办公和协作 人员 <10/900+ 沟通磨合成本高 系统 0/30+ 开发压力巨大 不到一年的时间 0 25 50 75 100 14Q1 14Q2 14Q3 14Q4 15Q1 15Q2 部门人数 系统数量 应用数量 一些「实践」到的经验 技术架构简单胜于复杂,量体裁衣 缩减层次,效率优先 混合语言,效率低下 研发体系和流程 研发体系框架搭建 人解决一切 技术简单化 不要追求炫酷,简单实用即可,根据团队成员能力量体裁衣 先跑起来,然后找合适时间进行优化,合适的平衡 简单清晰,效率优先,能用一个人解决的事情,决不安排两个人 利用开源和成熟产品,不重复发明轮子,比如使用AWS等 量体裁衣 聚焦业务,随时调整轻重缓急 技术、业务、系统花费精力和时间太多,团队管理精力太少 平衡 时间的分配:轻重缓急,适度授权 根据团队规模和业务情况,选择合适自己的占比 制定规划,不同的时间点和阶段重心进行调整 招人要慢,辞退要快 招人要慢,辞退要快 找到合适的人真的是一件很难的事情 不合适的人要怎么处理也是一件很难的事情 找人永远是最重要的事情,不要吝啬你的时间和精力 除了专业能力,文化和创业精神很重要0 码力 | 36 页 | 2.49 MB | 1 年前3
 领域驱动设计&中台/演进式架构的平台化落地⽤用户 产品 容器器 云 PaaS ELK 监控 发布 平台 运维服务 服务实例例 资源池 运⾏行行架构 175 ⽤用户认证服务 鉴权 会话 微服务设计服务 微服务 服务地 图 API 契约 外部系 统 部署架构服务 架构约 束 部署架 构 部署组 件 架构守护 服务 架构 守护 度量量服务 度量量分 析 代码⽣生成引擎服务 依赖 框架模0 码力 | 42 页 | 2.95 MB | 1 年前3
 高性能高可用机票实时搜索系统Cache Redis MQ MQ 航班数据 运价数据 应⽤用层 聚合层 报价源 基础数据 搜索框架 遇到问题 解决⽅方案 • 报价数量量多,内存问题 • 报价源多,不不稳定 • 响应时间要求苛刻 • 搜索条件有热点 • 缓存报价不不准 • 尽量量⽤用原⽣生数据类型,编码 • 回数⽐比例例,异步搜索更更新 • 分批回数 • ⼀一致性哈希,负载均衡 • 供应商粒度,主动更更新 byte[] • short, short[] • int, int[] • obj pool 报价引擎 — 性能优化 • 异步、并⾏行行、⽆无锁化 • 剪枝 • 空间换时间 • 缩短对象驻留留内存时间,减少gc次数,优化单机吞吐 • 数据交换采⽤用protobuf + gzip处理理 • jit、预热 回顾 • ⽔水平分层,纵向分渠道,良好的扩展性 • 实时计算 +0 码力 | 26 页 | 1.94 MB | 1 年前3
 分布式异地多活架构实践之路来自:中国科学院《互联网周刊》 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些挑战 • 讯飞输入法异地多活解决方案 • 实际应用效果 • 未来规划 单机房遇到的问题 可用性低 响应时间慢 系统扩容难 可用性低 响应时间慢 系统扩容难 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法解决方案 • 实际应用效果 • 后续规划 技术挑战 几十毫秒的延迟; 跨机房性能较慢 未来规划 可用性 机房内故障 机房入口网 络故障 DNS问题 自动流量切换,业务 几乎没影响 10分钟迁移95%流量, 总体可控 几乎无劫持,延迟降低 20%,解析失败率率下 降15% 响应时间 优化前 优化后 系统扩容 北京IDC 合肥IDC 广州IDC 系统能够任意水平扩容 大纲 • 产品发展中遇到的问题 • 异地多活存在哪些技术挑战 • 讯飞输入法解决方案 • 应用实践以及经验教训0 码力 | 36 页 | 1.66 MB | 1 年前3
 唯品会调度系统的前世今生1 * 1 * * 创建 Binding 调度器 物理机 1 1 分片 1 * * 领域模型 Ready Running Stopping Stopped 启用 触发(手工, 时间或消息) 停用 执行完成 停用 执行完成 作业状态变迁 内部系统集成 ZK 执行结点 Job A Job B 作业调度器 控制台UI 消息系统 控制、调度结果下发 作业控制 坑5-高IO导致STW发生 症状表象:不明原因的STW(GC时间都很短,但产生了STW) -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime 坑5-高IO导致STW发生 其它进程/线程 JVM 写Perf文件 执行较大量文件IO操作(比如写日志) 进入安全点 执行GC 写GC日志 退出安全点 IO争用(page lock),可导致长时间无法返回!! STW/JVM暂停 解决办法:0 码力 | 58 页 | 5.40 MB | 1 年前3
 美团点评旅游推荐系统的演进而夏季不到7% 需求个性化 用户人群 时间地域场景 内容形态 基于用户画像的召回策略演进 热销策略 基于Deal所在城市统计分城市热销 分类 场景 召回策略 本地需求 常驻城市=浏览城市 (北京人浏览北京) 当地用户购买的热销POI 异地需求 常驻城市!=浏览城市 (重庆人浏览北京) 异地用户购买的热销POI (所有非北京人购买的热 销POI) 销量按时间衰减 热销策略 •精确统计POI销量 •区域购买热门POI •5KM范围内的用户购买的POI •回龙观附近没有POI 协同过滤 •Item CF •基于POI浏览行为 •POI相似度每天离线更新,User浏览POI行为实时更新 •相似度改进:时间序列衰减 •基于用户搜索行为 •基于搜索后浏览POI行为构造矩阵,计算 POI相似度 •User CF •loglikelihood ratio 基于用户画像的推荐 0 码力 | 49 页 | 5.97 MB | 1 年前3
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