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后端技术探索

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面向切面缓存设计

缓存微服务

在互联网行业，缓存作为一种家喻户晓的技术，在各个系统中起着提效降压的作用。但是缓存的引入，也使得处理逻辑变得复杂，尤其在当下微服务大行其道，一个大型系统动辄十几个模块，多人共同开发、维护的情况下，不同开发人员的缓存设计都不尽相同，并且多与业务代码紧密耦合。在这个背景下，本文着重思考一种统一的方案，借鉴面向切面的编程思想（AOP），实现面向切面的缓存设计，将系统中的缓存设计与主业务逻辑剥离开来。

后端技术探索

2018-08-10

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Uber工程技术栈（二）:看曾经的独角兽背后用了哪些技术

微服务 go python

我们的服务彼此交互，还与移动设备进行交互，而那些交互对业务状况（比如动态定价）和内部使用（比如调试）来说都很重要。就日志而言，我们使用了多个Kafka集群，数据被归档到Hadoop及/或文件存储Web服务中，然后将数据从Kafka弃用。这些数据还被各个服务实时获取，并索引到ELK堆栈，用于搜索和可视化（ELK代表Elasticsearch、Logstash和Kibana）。

后端技术探索

2018-08-10

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Uber工程技术栈（二）:看曾经的独角兽背后用了哪些技术

微服务 go python

我们的服务彼此交互，还与移动设备进行交互，而那些交互对业务状况（比如动态定价）和内部使用（比如调试）来说都很重要。就日志而言，我们使用了多个Kafka集群，数据被归档到Hadoop及/或文件存储Web服务中，然后将数据从Kafka弃用。这些数据还被各个服务实时获取，并索引到ELK堆栈，用于搜索和可视化（ELK代表Elasticsearch、Logstash和Kibana）。

后端技术探索

2018-08-10

4310

Uber工程技术栈（一）:看曾经的独角兽背后用了哪些技术

微服务存储

虽然我们希望Uber的用户界面简单，但我们在背后设计了复杂的支撑系统，处理棘手的交互，支持海量的流量。我们将原来的整体式架构分成了许多部分，以便伴随业务成长而扩展。由于成百上千的微服务相互依赖，绘制一张图来表明目前Uber是如何工作的显得异常复杂，这一切在迅速变化。本文介绍了我们从2016年春天开始使用的架构。

后端技术探索

2018-08-10

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