所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。...它主要用于处理活跃的流式数据。 在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。...分布式系统，易于向外扩展。所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。无需停机即可扩展机器。...消息系统一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如ActiveMR或RabbitMQ。...7.持久性日志（commit log） Kafka可以为一种外部的持久性日志的分布式系统提供服务。这种日志可以在节点间备份数据，并为故障节点数据回复提供一种重新同步的机制。
所以我还是折中一下，将标题取名为了“Kafka分布式消息系统”。 1....存储：在一个分布式、容错的集群中安全地存储流式数据。 1.1 消息系统 上面的三个作用，第一条就讲到，kafka是一个消息系统。那么什么是消息系统？它解决了什么样的问题？...引入消息系统后的系统结构 引入消息系统后，上面的问题将会得到有效解决： 所有的组件，Web服务和应用服务，都不再关心彼此的接口定义，而仅关心数据结构（Json结构）。...扩展知识：CAP理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。...4.4 Zookeeper Zookeeper是一个分布式服务注册、发现、治理的组件，大数据生态系统中的很多组件都有用到Zookeeper，例如HDFS等。
Kafka[1]是linkedin用于日志处理的分布式消息队列，linkedin的日志数据容量大，但对可靠性要求不高，其日志数据主要包括用户行为（登录、浏览、点击、分享、喜欢）以及系统运行日志（CPU、...内存、磁盘、网络、系统及进程状态）。...高可靠交付对linkedin的日志不是必须的，故可通过降低可靠性来提高性能，同时通过构建分布式的集群，允许消息在系统中累积，使得kafka同时支持离线和在线日志处理。...高效的数据传输 1. 发布者每次可发布多条消息（将消息加到一个消息集合中发布）， sub每次迭代一条消息。 2. 不创建单独的cache，使用系统的page cache。...为了对减小一个consumer group中不同consumer之间的分布式协调开销，指定partition为最小的并行消费单位，即一个group内的consumer只能消费不同的partition。
论文 《分布式系统的现代消息传递》Modern Messaging for Distributed Sytems ?...1.介绍 本文概述了消息传递概念，功能和现代技术。 首先介绍分布式通信和系统集成的消息传递。 然后提供对主要消息传递功能的回顾，然后概述从代理到无代理系统的消息传递的主要技术。...2.用于松散耦合通信的消息传递 现代分布式系统可以包括数百个（如果不是数千个）应用程序以多层操作，并为彼此提供不同的服务和功能。...4.消息传递技术 面向消息的中间件已经发展了十多年，现在已经成为一个丰富而稳固的服务和库生态系统。 消息代理作为为分布式应用程序提供消息传递功能的中间独立服务，是最常见的消息传递系统类型。...5.用例 本节介绍了几种成功采用基于消息传递通信的用例，以解决分布式系统中的交换信息问题。
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
，它是由来源发出一个离散的通信单元，被发送给一个或者一群接受者，无论是单体服务还是分布式系统中都有消息的概念，只是这两种系统中传输消息的通道方法或者通道不同；单体服务中的消息往往可以通过 IO、进程间通信...通信渠道的不可靠是造成构建大规模分布式系统非常复杂并且困难的重要原因。...网络请求 作为分布式系统之间各个节点的通信渠道，网络其实是非常不可靠通信方式，如果我们想要保证节点状态的一致性，这种通信方式的复杂性使得我们在进行跨服务调用时需要处理非常多的边界条件，在之前的文章 分布式系统...消息投递语义 在分布式系统中使用网络进行通信确实是一种不可靠的方式，消息的发送者只能知道掌控当前节点，所以没有办法保证传输渠道的可靠性，网络超时这种常见的通信错误极大地增加了分布式系统通信的复杂度，我们可以对网络提供的基本传输能力进行封装...；这其实都是因为在分布式系统中，正好一次的消息投递语义是不存在的，消息要么可能会丢失，要么就可能会重复。
消息是一个非常有趣的概念，它是由来源发出一个离散的通信单元，被发送给一个或者一群接受者，无论是单体服务还是分布式系统中都有消息的概念，只是这两种系统中传输消息的通道方法或者通道不同；单体服务中的消息往往可以通过...『网络是稳定、可信赖的』分布式系统中常见的谬论之一。...通信渠道的不可靠是造成构建大规模分布式系统非常复杂并且困难的重要原因。...消息投递语义 在分布式系统中使用网络进行通信确实是一种不可靠的方式，消息的发送者只能知道掌控当前节点，所以没有办法保证传输渠道的可靠性，网络超时这种常见的通信错误极大地增加了分布式系统通信的复杂度，我们可以对网络提供的基本传输能力进行封装...；这其实都是因为在分布式系统中，正好一次的消息投递语义是不存在的，消息要么可能会丢失，要么就可能会重复。
原创不易，且行且珍惜” 01 — 前言 随着技术日新月异的发展，最近几年微服务和分布式技术成为主流。...每一个好的解决方案不一定是直接设计出来的，但每一个优秀的架构都必须承受得住业务的考验和需求驱动的积累。最初我们开发系统都是在单个的应用上进行开发、测试、部署和运维等。...为了应对更高的并发和业务需求，解决单个应用的缺点，把庞大复杂的单体应用按照业务拆分成多个子业务模块，可进行垂直拆分或水平拆分，从而达到更高效的开发、更好的管理和维护的目的，这就是所谓的分布式系统。...分布式数据一致性问题（CAP）。 系统维护成本加大，需要更多的人工介入。 业务间耦合度变高，调用关系错综复杂。 尽管分布式微服务给开发人员带来极大的使用便利性和系统性能上的优越性。...但也暴露了分布式难以解决的一些问题，著名的CAP理论就是其中的一个典型。不过整体来说还是利大于弊，选择分布式微服务架构是未来的趋势，也是淘汰旧技术的必经之路。
而且，最重要的是，我要怎么做才能修复它？ 图片 那怎样写才是一个好的提示呢？ 在介绍好的提示之前，我们先来看一下什么是不好的错误提示。...，当风险很大的时候，任何人都最不愿意听到这句话。所以这时候不是安可爱的时候。我们需要向用户表明，我们知道这是严重的，我们明白这对他们很重要。...尽量把重点放在问题上，而不是导致问题的行动上。 Generic for no reason 太官方的说辞：比如「稍后尝试」。知道原因而不告诉用户，是不好的。...好的错误提示 图片 Say what happened and why: 说明出错的原因：让用户清楚的知道发生错误的原因，可以通过视觉和文字的结合来完成。解释用户为什么会出现这个错误。...即使是技术原因，也要说明是我们的原因，而不是用户操作错误。比如：「由于技术上的原因，暂时无法连接到你的账户」。 Provide reassurance 提供保证：比如「你的修改已被保存到草稿」。
1.背景 最近因为工作需要，调研了追求高吞吐的轻量级消息系统Kafka，打算替换掉线上运行的ActiveMQ，主要是因为明年的预算日流量有十亿，而ActiveMQ的分布式实现的很奇怪，所以希望找一个适合分布式的消息系统...第二类其实也算在第一类的特例，就像我们喜欢把操作系统和应用程序区别对待来看，操作系统要处理无数繁杂的事物，各进程、线程之间的数据交换少不了消息队列的支持。...，以此实现消费的分布式；因此partition的设计提供了分布式的基础。...PULL模型可能造成消费者在没有消息的情况下盲等，这种情况下可以通过long polling机制缓解，而对于几乎每时每刻都有消息传递的流式系统，这种影响可以忽略。...1K：每个消息1K 我先对ActiveMQ在单机多Producer、多consumer的情况下的测试，结果比我想象中的好，官方的给出的一个数据是1-2K的数据，每秒10-20K个，这样算下来大概30-
分布式系统的消息&服务模式简单总结 在一个分布式系统中，有各种消息的处理，有各种服务模式，有同步异步，有高并发问题甚至应对高并发问题的Actor编程模型，本文尝试对这些问题做一个简单思考和总结。...在Push系统中，服务器把信息“推”给用户终端系统。虽然两者数据传输的方向都是从服务器流向用户，但操作的发起者是不同的。...MSF的“推送模式”分为定时推送模式和事件推送模式，事件推送模式的意思是将服务器发生的事件作为消息推送到客户端，然后客户端响应此事件类型的消息，等同于客户端订阅了服务器的事件，本质上就是一种“分布式事件...消息服务框架（MSF）是基于分布式消息处理的框架，在设计上它具有Actor模式的特点，MSF的每个服务对象实例都是一个Actor，MSF通过不同的服务模式来控制Actor的生命周期： “请求-响应”模式...总之，MSF的这种服务之间的通信都是通过消息进行的，对象之间只有消息，并且是分布式的消息，所以，MSF是一个真正的分布式Actor编程模型。
今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。...Apache-Kafka (11).jpg Kafka基本介绍 Kafka现在是Apache的开源项目之一，但是最初的研发，是由Linkedin公司开发的，主要是针对于日志收集和消息收集等场景下的分布式消息系统...Kafka基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等。...支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。 同时支持离线数据处理和实时数据处理。...下载 (20).jpg 关于分布式消息系统Kafka入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。
Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下： 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。...高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。...Consumer客户端pull，随机读,利用sendfile系统调用进行zero-copy ,批量拉数据 消费状态保存在客户端 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个...Partition内的消息顺序传输。...定期删除机制，支持设定partitions的segment file保留时间。
推荐系统的离线实验都是在数据集上完成的，不需要一个实际的系统来供它实验，只要由一个从实际系统日志中提取的数据集即可。...一个好的推荐系统不仅需要有比较高的用户满意度，也要有较高的覆盖率。 覆盖率为100%的系统可以有无数的物品流行度分布。为了更细致地描述推荐系统发掘长尾的能力，需要统计推荐列表中不同物品出现次数的分布。...度量推荐系统的信任度只能通过问卷调查的方式，询问用户是否信任推荐系统的推荐结果。 提高推荐系统信任度主要有两种方法。首先需要增加推荐系统的透明度，而增加推荐系统的透明度的主要办法是提供推荐解释。...实时性的第二个方面是推荐系统需要能够将新加入系统的物品推荐给用户。这主要考验推荐系统处理物品冷启动的能力。 9.健壮性 任何一个能带来利用的算法系统都会被人攻击，最典型的例子就是搜索引擎。...如果能够在推荐系统评测报告中包含不同维度下的系统评测指标,就能帮我们全面地了解推荐系统性能,找到比较弱的算法的优势,发现比较强的算法的缺点。
分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展、可伸缩性的关键组件，需要具有高吞吐量、高可用等特点。...正常情况下出现重复消息的概率其实很小，如果由消息系统来实现的话，肯定会对消息系统的吞吐量和高可用有影响，所以最好还是由业务端自己处理消息重复的问题，这也是RocketMQ不解决消息重复的问题的原因。...如果消息系统要实现这个回滚流程的话，系统复杂度将大大提升，且很容易出现Bug，估计出现Bug的概率会比消费失败的概率大很多。...RocketMQ设计相关 RocketMQ的设计假定： 每台PC机器都可能宕机不可服务 任意集群都有可能处理能力不足 最坏的情况一定会发生 内网环境需要低延迟来提供最佳用户体验 RocketMQ的关键设计...参考资料 RocketMQ用户指南 RocketMQ原理简介 RocketMQ最佳实践 阿里分布式开放消息服务(ONS)原理与实践2 阿里分布式开放消息服务(ONS)原理与实践3 RocketMQ原理解析
分布式消息系统作为实现分布式系统可扩展、可伸缩性的关键组件，需要具有高吞吐量、高可用等特点。...正常情况下出现重复消息的概率其实很小，如果由消息系统来实现的话，肯定会对消息系统的吞吐量和高可用有影响，所以最好还是由业务端自己处理消息重复的问题，这也是RocketMQ不解决消息重复的问题的原因。...如果消息系统要实现这个回滚流程的话，系统复杂度将大大提升，且很容易出现Bug，估计出现Bug的概率会比消费失败的概率大很多。...RocketMQ设计相关 RocketMQ的设计假定： 每台PC机器都可能宕机不可服务 任意集群都有可能处理能力不足 最坏的情况一定会发生 内网环境需要低延迟来提供最佳用户体验 RocketMQ的关键设计...： 分布式集群化 强数据安全 海量数据堆积 毫秒级投递延迟（推拉模式） 这是RocketMQ在设计时的假定前提以及需要到达的效果。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
本文大纲： 消息队列概述 消息队列应用场景 消息中间件示例（电商，日志系统） JMS消息服务 常用消息队列 分布式架构学习笔记导图路线及免费架构资料分享 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件...，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题，以及实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构，是大型分布式系统不可缺少的中间件。...深入学习JMS对掌握JAVA架构，EJB架构有很好的帮助，消息中间件也是大型分布式系统必须的组件。这里主要做全局性介绍，具体的深入需要大家学习，实践，总结，领会。...Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性： 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。...如何正确系统的学习分布式高性能架构 由于分布式系统所涉及到的领域众多，知识庞杂，很多新人在最初往往找不到头绪，不知道从何处下手来一步步学习分布式架构，在这我分享一下学习分布式架构知识的思维导图！
终一致性指的是，不要求集群中节点数据每时每刻保持一致，在可接受的时间内最终能达到一致就可以了。不知道你是否还记得，前面文章分布式事务中介绍的基于分布式消息的最终一致性方案？...这个方案中，在应用节点之间引入了消息中间件，不同节点之间通过消息中间件进行交互，比如主应用节点要执行修改数据的事务，只需要将信息推送到消息中间件，即可执行本地的事务，而不需要备应用节点同意修改数据才能真正执行本地事务...，备应用节点可以从消息中间件获取数据。...一个保证 CP 而舍弃 A 的分布式系统，一旦发生网络分区会导致数据无法同步情况，就要牺牲系统的可用性，降低用户体验，直到节点数据达到一致后再响应用户。...适合保证 AP 放弃 C 的场景有很多。比如，很多查询网站、电商系统中的商品查询等，用户体验非常重要，所以大多会保证系统的可用性，而牺牲一定的数据一致性。
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