随着企业加速数字化升级，越来越多的系统架构采用了分布式的架构，主要目的是为了解决集中化 和互联网化所带来的架构扩展性和面对海量用户请求的技术挑战。这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 此简单需求，随着业务规模变大也会变的非常复杂。如何能将数据准确的在 极简原则，简单才好用，简单才稳定，简单才易协作。  架构⼀致性，⼀套架构要能适应开源、内部、商业化（公有云及专有云）3 个场景。  扩展性，以开源为内核，商业化做基础，充分扩展，方便用户扩展。  模块化，将通用部分抽象下沉，提升代码复用和健壮性。  长期主义，不是要⼀个能支撑未来 3 年的架构，而是要能够支撑 10 年的架构。  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 JVM_MS -XX:MetaspaceSiz e 默认 :128m JVM_MMS -XX:MaxMetaspac eSize 默认 :320m NACOS_DEBUG 是否开启远程 DE BUG y/n 默认 :n TOMCAT_ACCESSLOG_ENABLED server.tomcat.ac cesslog.enabled 默认 :false NACOS_AUTH_SYSTEM_TYPE

球团1现场生产安全 态势感知与预警 • 皮带机预测性维护 • 建立设备健康模型 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 定协调控制 • 危险物识别 • 人员安全监测 • 高炉料面温度检测 • 高炉料面可视化监控 • 炉顶布料效果评定 • 远程换钎 • 中间产品无人天车吊装 控制 • 废品无人天车吊装控制 • 铁水质量预报 • 高炉温度分布 • 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断 • 高炉燎铁能耗预测 • 高炉在含量智能预监 • 铁包动态调度算法(铁包 跟踪) • 烟气余热回收控制 • ·计算最佳工艺参数 • 炼钢工序物料属性检测 • ·精炼钢水温度连续测量 • 炼钢设备远程监控及故障 诊断 • ·转炉炉体缺陷检测 • 钢水液面检测 • 钢包水口位置定位 • 钢包顶升高度预测 • 钢包吊钩姿态监测 • 钢包温度远程智能监测 • 炼钢工序物料属性检测 • ·精炼钢水温度连续测量 • 炼钢设备远程监控及故障诊断 • 转炉炉体缺陷检测 • 钢水液面检测 • 钢包水口位置定位

在“微服 务”的拆分的实践中，很容易出现将组织架构的权责边界⼀股脑地对标到“微服务”�的拆分粒度中，这可能导致 “微服务”拆分粒度过细，数量进⼀步剧增的问题。最终，“微服务”之间的调⽤关系就像跨部⻔协作，也变得 越来越复杂，问题在想要新增需求时尤为突出。 “微服务”带来便利的同时，对开发⼈员⽽⾔，还带来了额外的挑战：如何快速启动完整的开发环境？开发的 需求依赖于其他同事怎么联调？如何快速调试这些微服务？ 能给他们 带来什么。 开发⼈员： 摆脱每次修改需要重新 build 新镜像以及⻓时间的循环反馈，修改代码⽴即⽣效 ⼀键部署开发环境，摆脱本地环境搭建和资源不⾜的限制 本地 IDE 编辑器和开发环境联动，⽀持远程调试 图形化的 IDE 插件，⽆需熟悉 kubectl 命令即可完成云原⽣环境下的开发 管理⼈员： 统⼀管理微服务应⽤包，降低应⽤的维护成本 统⼀管理开发环境和集群，提⾼集群资源的利⽤率，同时具备隔离特性 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 4 / 7 P. 克隆业务代码或选择本地代码⽬录打开 Q. 进⼊开发模式，本地修改代码并保存，⽆需重新构建镜像，远端开发环境实时⽣效，⽀持远程调试 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 5 / 7 快速体验 想要快速体验 Nocalhost ，有以下⼏点前置条件： 准备⼀个 Kubernetes 集群（1

off 为什么要参与开源项⽬ 拓宽视野 提⾼思考问题全⾯性 提⾼对代码之外点的重视：⽂档、单元测试、E2E 测试、压⼒测 试等 了解⾏业发展⽅向 与社区⼀起成⻓相互“提携” 远程协作的最佳实验环境 “ Q & A https://github.com/apache/apisix — Yuansheng Wang membphis@apache.org

u p 第 四 期 · ⼴ 州 站 ⽀流科技 • 开源爱好者 • Apache APISIX、Apache SkyWalking、NGINX、 Kubernetes 等贡献者构成 • 中美远程协作，没有 996 • 分布中国 9 个不同城市 • ⼀家绝对技术说了算的公司 云 原 ⽣ 社 区 M e e t u p 第 四 期 · ⼴ 州 站 后端架构演变史 云 原 ⽣ 社 区 M

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它 们的名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或 仅支持单继承的语言中是不存在的。这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相 同的方法。好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行 __getattribute__() 方法，这样 20 Chapter 2. 内置函数 The Python Library Reference, 发布 3.7.13 就能以可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 明确指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要 的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 --- list

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它们的 名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或仅支 持单继承的语言中是不存在的。这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有 分 来 实 现 的， 例 如 super(). __getitem__(name)。它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样就能以 可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语 句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节 以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 --- list

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它们的 名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或仅支 持单继承的语言中是不存在的。这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有 分 来 实 现 的， 例 如 super(). __getitem__(name)。它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样就能以 可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语 句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节 以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型—list, tuple

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它们的 名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有，在静态编译语言或仅支 持单继承的语言中是不存在的。这使得实现“菱形图”成为可能，在这时会有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这种方法在每个情况下具有 分 来 实 现 的， 例 如 super(). __getitem__(name)。它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样就能以 可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语 句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式明确 指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要的细节 以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型—list, tuple

有两个典型用例。在具有单继承的类层级结构中，super 可用来引用父类而不必显式地指定它 们的名称，从而令代码更易维护。这种用法与其他编程语言中 super 的用法非常相似。 第二个用例是在动态执行环境中支持协作多重继承。此用例为 Python 所独有而不存在于静态编码 语言或仅支持单继承的语言当中。这使用实现“菱形图”成为可能，即有多个基类实现相同的方 法。好的设计强制要求这样的方法在每个情况下都具有相同的调用签名（因为调用顺序是在运行时 是作为显式加点属性查找的绑定过程的一部分来实现的，例如 super(). __getitem__(name)。它做到这一点是通过实现自己的 __getattribute__() 方法，这样 就能以可预测的顺序搜索类，并且支持协作多重继承。对应地，super() 在像 super()[name] 这样使用语句或操作符进行隐式查找时则未被定义。 还要注意的是，除了零个参数的形式以外，super() 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 并不限于在方法内部使用。两个参数的形式 明确指定参数并进行相应的引用。零个参数的形式仅适用于类定义内部，因为编译器需要填入必要 的细节以正确地检索到被定义的类，还需要让普通方法访问当前实例。 对于有关如何使用super() 来如何设计协作类的实用建议，请参阅 使用 super() 的指南。 class tuple([iterable]) 虽然被称为函数，但tuple 实际上是一个不可变的序列类型，参见在元组 与序列类型 --- list