2.1 gofmt 的文化演变## gofmt 的文化演变 The Cultural Evolution of gofmt Robert Griesemer Google, Inc. ## gofmt • Go源代码格式化工具 • 定义了“标准”格式 • golang.org代码库中所有提交的Go代码都必须通过gofmt格式化过 - 除了gofmt之外,相同功能可以通过go/format库获得 - 不需要设置! ## org/tools/dartfmt/) • 等等 现在,任何语言都被要求带有自动的源代码格式器。 总结 ## 编程文化的演变 • gomft 是 Go 语言的一个重要的卖点 - 大家渐渐达成共识:一致的“足够好”的格式很有好处 - 这种在 AST-级别上的源代码操作带动了一系列的新的工具。 - 其它语言也在向我们学习:编程的文化在慢慢演变。 ## 至今的收获:应用程序 • 一开始,基本的源代码格式化是一个很好的目标。 但是,真正的用处在于源代码的变换工具。0 码力 | 34 页 | 9.97 MB | 2 年前3
QCon北京2018-业务高速发展下的互联网金融系统架构演变-张现双+[Image](/uploads/documents/a/6/a/4/a6a48788e8ab94fd53a1db41d7a5815b/p1_1.jpg) BEIJING 2018 # 业务高速发展下的 互联网金融系统架构演变 演讲者 / 张现双  ## 基于实践经验总结和提炼的品牌专栏0 码力 | 42 页 | 19.96 MB | 2 年前3
QCon北京2018-《TiDB架构与开源之路》-申砾0 码力 | 44 页 | 11.38 MB | 2 年前3
The HTML Handbook
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Debian Referenz v2.1240 码力 | 289 页 | 1.44 MB | 1 年前3
Kubernetes日志平台建设最佳实践-元乙目前主要关注 Kubernetes、微服务、IoT 等领域的 DevOps、AIOps 技术 ## 目录 - 计算形态的发展与日志系统的演变 - 阿里Kubernetes日志平台实践 - 应用案例分析 - 未来展望 ## 目录 - 计算形态的发展与日志系统的演变 - 阿里Kubernetes日志平台实践 - 应用案例分析 - 未来展望 ## 计算形态发展与日志系统演进 2003 200W+,平均CPU 单核1.6%,内存43MB ·服务数千Kubernetes集群,活跃采集配置:8W+ ·日查询:10亿+,读取数据:5PB+ ## 目录 - 计算形态的发展与日志系统的演变 - 阿里Kubernetes日志平台实践 - 应用案例分析 - 未来展望 ## 问题1:DaemonSet or Sidecar DaemonSet 耦合性 可靠性 性价比 追加写入,无修改 从产生到可查允许1-3秒延迟 时间为第一属性 查询限定时间,冷热明显 ➢ 采集端/消费端可控 返回部分结果 > 等待 ## 目录 - 计算形态的发展与日志系统的演变 - 阿里Kubernetes日志平台实践 - 应用案例分析 - 未来展望 ## 案例1-混合云PAAS平台日志管理 众多内部应用方  业务背景 01 架构演变 02 场景落地 03 总结 04 Q&A 05 ## 第一部分 业务背景 ## 业务背景  APP-IOS PC App PC 邮件服务 SOA MiPush ID生成器 ## 架构演变 ## 混合模式 核心流程用GO语言开发,采用PHP cdcc37341280433d6a925beb8/p11_1.jpg) 单体应用 服务使用PHP语言开发,商城前后端未分离 前后端分离 服务全部迁移到GO,完全实现前后端分离 ## 架构演变  仅PC站,页面通过服务端渲染0 码力 | 33 页 | 3.80 MB | 2 年前3
清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场程纲要撰写模式,帮我写后续章节纲要内容。 教学内容大纲如下: 1.1 课程概要 1.2 研究价值:媒介数据如何赋能传播研究? 1.3 实践应用:媒体数据有哪些应用场景? 2.1 媒体数据的演变历程 2.2 媒体数据的常见形态 2.3 媒体数据的获取渠道 示例如下: 第一章 媒体数据挖掘的价值与场景 3.1 媒体数据采集概览 1. 目的要求: 3.2 数据爬虫工具使用入门 ea4ff5bb/p9_1.jpg) ## 第二章 媒体数据的演变与形态 1. 目的要求: (1)了解媒体数据的历史演变及其背后的技术驱动因素; (2)熟悉媒体数据的常见形态及其特点; (3)掌握媒体数据的获取渠道及其适用场景。 2. 教学内容: 第一节 媒体数据的演变历程 内容:从传统媒体到新媒体的数据演变,技术驱动的数据形态变化 第二节 媒体数据的常见形态 内容:文本 撰写的后续章节纲要内容,供您参考: ## 第二章 媒体数据的认知与获取基础 1. 目的要求: (1)理解媒体数据的历史演变规律; (2)掌握媒体数据的常见形态及特征; (3)熟悉主流媒体数据的获取渠道与技术限制。 ### 2. 教学内容: 第一节 媒体数据的演变历程 内容:从传统媒体到社交媒体的数据形态变迁,技术驱动下的数据特征演化 第二节 媒体数据的常见形态 内容:结构化数据0 码力 | 35 页 | 9.78 MB | 1 年前3
万亿级数据洪峰下的消息引擎Apache RocketMQMember, Committer ●Open-Messaging创始人 ## ☐ 扫一扫上面的二维码图案,加我微信 01/ 阿里消息中间件的演变历史 02 双11万亿级数据洪峰的挑战 03/ Apache RocketMQ 未来展望 ## 阿里消息中间件演变历史 Napoli ActiveMQ内核 B2B大规模使用 MetaQ v3.0 RocketMQ开源 Apache RocketMQ [Image](/uploads/documents/5/f/f/d/5ffd9cd6486bd650750aca45ab9e9830/p5_1.jpg) ## CONTENTS 01 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 ■ 历年双11消息数量变化 ■ 消息中间件核心链路 ■ 低延迟存储 ■ 容量保障 ■ 熔断机制 ■ 多副本高可用 [Image](/uploads/documents/5/f/f/d/5ffd9cd6486bd650750aca45ab9e9830/p28_2.jpg) ## CONTENTS 01 阿里消息中间件的演变历史 02 双11万亿级数据洪峰的挑战 ■ 历年双11消息数量变化 ■ 消息中间件核心链路 ■ 低延迟存储 ■ 容量保障 ■ 熔断机制 ■ 多副本高可靠0 码力 | 35 页 | 993.29 KB | 2 年前3
万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQMember, Committer ●Open-Messaging创始人 ## ☐ 扫一扫上面的二维码图案,加我微信 01/ 阿里消息中间件的演变历史 02 双11万亿级数据洪峰的挑战 03/ Apache RocketMQ 未来展望 ## 阿里消息中间件演变历史 Napoli ActiveMQ内核 B2B大规模使用 MetaQ v3.0 RocketMQ开源 Apache RocketMQ [Image](/uploads/documents/2/3/a/2/23a29634d105af53353a047b5235f563/p5_1.jpg) ## CONTENTS 01 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战 ■ 历年双11消息数量变化 ■ 消息中间件核心链路 ■ 低延迟存储 ■ 容量保障 ■ 熔断机制 ■ 多副本高可用 [Image](/uploads/documents/2/3/a/2/23a29634d105af53353a047b5235f563/p28_2.jpg) ## CONTENTS 01 阿里消息中间件的演变历史 02 双11万亿级数据洪峰的挑战 ■ 历年双11消息数量变化 ■ 消息中间件核心链路 ■ 低延迟存储 ■ 容量保障 ■ 熔断机制 ■ 多副本高可靠0 码力 | 35 页 | 5.82 MB | 2 年前3
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