明确当前系统的状态 决定要执行重构后，首要做的任务，并不是立刻动手执行重构，而是对当前的架构状态有清晰的了解，如果开发当前系统的同事还在本公司，一定要拉着同事好好的讨论一下，作者给大家讲讲当时的思路，比我们闷头看代码理解还是要强不少的...，能清楚理解当前系统的设计初衷。...除此之外，通过研究当前系统，才能记录目前系统的性能基准，为未来评估重构的效果做准备。...重构中必须建立或者维护业务数据流 大家有任何想法和建议，请加我的JAVA架构进阶群：554355695 现在任何一个后台系统，都会通过日志系统建立必要的业务流转记录，比如，我这几年前后带的几支团队，都会建立各类业务埋点...重构后的系统，对于数据的存储、处理、分析等功能是否有影响；2. 在重构过程中或者重构后，我们能用数据来验证重构的效果，能不断的对系统进行优化。 5.
什么是好的软件系统 在软件设计开发这个领域，好的设计和坏的设计最大的差别就体现在应对需求变更的能力上。 2. 如何给代码解耦 如何给代码“解耦”？...在这里，不管前台业务，还是后台业务，都只需要对接中间的支付清算平台，把系统的变化收敛到一个点，而业务线之间相互不影响，这样的方式，自然可以很好地支持业务扩展。 4....应该怎样选择重构我们的系统 随着业务发展、功能堆砌, 包括人员的流动, 项目质量肯定是越来越差的. 当我们任由这种情况发展, 到最后可能要花费重大代价去重构, 但是这个问题应该是尽量避免的....如何写出可mock的代码 关于mock, 就是用一个“假”的服务替换真正的服务 一般我们用来替换 需要依赖数据库、网络通信、文件系统等....依赖注入将很方便我们去 mock 逻辑, 而不是逻辑与数据或其他系统紧耦合. 7.
3、如果有一个以上逻辑处理器拥有相同的 core id 和 physical id，则说明系统支持超线程（HT）技术。...五、性能综合测试：UnixBench跑分工具测试 1、UnixBench是一款开源的测试 unix 系统基本性能的工具,是比较通用的测试性能的工具，Unixbench的主要测试项目有：系统调用、读写...、进程、图形化测试、2D、3D、管道、运算、C库等系统基准性能提供测试数据。 ...2、UnixBench测试的结果不仅仅只是CPU,内存,或者磁盘为基准,还取决于硬件,操作系统版本,编译器，测试系统各个方面一系列的性能,然后将每个 测试结果和一个基准值进行比较,得到一个索引值,所有测试项目的索引值结合在一起形成一个测试分值...这些测试的结果有一个指数值（INDEX ，如520），这个值是测试系统的测试结果与一个基线系统测试结果比较得到的指数值，这样比原始值更容易得到参考价值，测试集合里面所有的测试得到的指数值结合起来得到整个系统的指数值
如何做一个看板搭建系统 http://zoo.zhengcaiyun.cn/blog/article/buildingsystem 一、什么是数据看板，数据看板有什么用 在解释数据看板概念之前，我们要先知道...widget => )} 四、配置文件的编辑 上面的工作做完之后，我们可以做一个简单的渲染了，但是既然是搭建系统
那么ECC升级到S/4HANA, S4HANA只能在Hana数据库上运行而ECC可以在Oracle、IBM DB2等上运行，如何做数据迁移，保证数据安全。...下面为大家讲解利用自动化迁移软件工具CrystalBridge如何做S/4HANA的升级及数据迁移。...通过SNP RESC工具将SAP技术升级转换和数据传输进行解耦，创建一个不带主数据和业务数据的空壳系统，随后可以在空壳系统中使用SAP标准的升级方案，例如需要升级到S/4HANA就可以使用标准的适合SUM...而SNP Bluefield方案可以在创建空壳系统时直接将空壳系统搭建在云端，随后在云端实现整个系统升级转换到S/4HANA，最后通过TF模块将数据从本地迁移到云端。...使用SNP Bluefield方案，整个的技术升级转换与调整都是在空壳系统中完成，和当前正在运行的生产系统没有任何关联，同时可以优化停机时间。
导读：解决好ERP替换过程中的数据迁移问题不仅是新ERP系统成功上线的重要前提和保障，同时也是对已有ERP系统的一次全面总结和反思。...由于各种原因，越来越多的企业面临着ERP系统替换问题，而在系统更换前，现有ERP系统中有效数据的导入，对ERP系统切换以及新系统正常运行有着重要影响。...数据迁移稍有不慎，便会造成新系统不能正常启动，而迁移过多垃圾数据，将有可能使新ERP系统运行缓慢、甚至瘫痪。...解决好ERP替换过程中的数据迁移问题不仅是新ERP系统成功上线的重要前提和保障，同时也是对已有ERP系统的一次全面总结和反思。...其次，新系统自动生成，是指在ERP系统切换后，通过新ERP系统的相关功能，或为此专门开发的配套程序生成所需要的数据。这种方法通常需要根据已经迁移到新系统中的数据来生成所需的信息。
压力工具可以给我们的明确的信息就是这个系统是不是有问题的，这也是压力工具自身曲线可以明确显示的唯一的信息。...对于一个系统来说，响应时间有增加、TPS 没有增加（或有下降）、线程数有增加，这几个判断就明确说明了系统是有瓶颈的，并且也仅能说明这一点。 2.在当前场景下，分析瓶颈点，看时间消耗在哪个环节上。...4.2 系统监控曲线。 由于操作系统级的监控有非常多的监控曲线，这里拿一个内存的来举例子。...内存曲线图： 对 linux 操作系统来说，操作系统的内存会慢慢被分配掉，变成 caching memory。...系统日志总有些信息吧。进程死了无非就那么几个地方能看到。 4.应用日志； 5.出 dump； 6.系统日志。
最终，企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发，还有一项重要的工作，是将老系统中存留的数据迁移进新系统，也就是我们常说的数据迁移。...陌生的遗留系统 DB 设计 作为新系统的开发方，你一定熟知新系统的 DB 设计。但是遗留系统的 DB 设计想必你一定不甚了解。作为要被替换的遗留系统，其开发方肯定也不会提供技术支持。...错误数据如何处理新老系统在业务处理上肯定会有差异，此外老系统的数据也会有质量问题。这会导致有一部分数据无法进入新系统。业务人员总是希望能够导入更多的数据到新系统。...数据迁移程序如何兼容业务系统的改动迫于上线时间点的压力，往往数据迁移程序开发的同时，业务系统也还在开发中。如何做到兼容业务系统的变化，是一个难题。...写好 mapping rule 需要既熟悉新系统，又熟悉老系统。并且还要熟悉数据库设计。一个人能同时做到新老系统都熟悉几乎不可能。
4自动派单.jpg 系统可根据不同的问题类型进行自动派单，同时也支持手动分配。...5抢单.jpg 客户提交的问题属于其他类型时，系统自动将其归到未分配，客服人员可进行抢单处理。...三、客户服务全程电子化，服务单据电子化签署 打开一条客户问题处理流程，选择线下派工，系统会自动选择对应的处理人员。...客服管理系统结合印控中心，实现客户服务单据的在线发起、签署和数字存证，并且能够防止篡改，大大提高了客户服务的效率。...9客服数据报表.jpg 小结： 泛微打通客服系统与内部办公系统，建立统一对外移动客服平台，让内部人员与外部客户能够在一个平台上进行高效沟通。
不外乎两个： 时间性能：减小系统执行的时间 空间性能：减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前，先了解下硬件Cache： （1）Cache Level：通常来说L1、L2的Cache集成在CPU...//elinux.org/Kernel_Function_Trace http://www.network-theory.co.uk/docs/gccintro/gccintro_80.html 三、系统优化...从系统层面去优化系统往往有更为明显的效果，优化之前，可以思考，是否能够通过扩展系统来达到提高性能的目的： （1）Scale up：使用更强的硬件； （2）Scale out：使用更多的组件； 如果升级硬件的方法就能解决问题...（需要考虑成本） 以下是一些常用的系统优化的方法： （1）Cache Cache干什么？保存已经执行过的结果。 Cache为什么有效？避免已计算过的开销，获取更快的访问。 Cache的难点在哪里？...四、总结 性能优化只是系统的一个方面，它可能会和系统的其他要求有冲突，比如 可读性：性能优化不能影响可读性，谁愿意维护不怎么漂亮的代码； 模块化：性能优化往往需要打破模块的边界，想想这是否值得； 可移植
当然没有，这次要讲的是同步系统的主题模式，有没有发现第一张图的下拉框内有一个选项：Sync with system： image.png 它这里就是同步系统主题的地方，先看下动态效果： image.png
快速发展的互联网业务往往存在一段“快，糙，猛”的阶段，业务的高速发展过程中大家的注意力都集中在了业务快速迭代，系统功能快速实现，而忽略了稳定性相关的问题。...这一阶段往往故障比较多，更麻烦的是由于监控系统缺失，很多异常难以第一时间发现，所以故障面可能会被放大。...监控系统 做好故障监控可以在两个角度去做： 业务系统层面：这一部分主要围绕业务逻辑实现，将一些核心路径信息上报上来 机器指标层面：这一部分主要围绕机器指标实现，比如内存，cpu，jvm，gc，线程，...，可以围绕各种核心监控指标建立一套故障告警策略，周期性推送故障报告，让研发团队可以就自己系统过往的一些性能指标有个横行的了解。...目的侧重于针对此类故障进行系统加固，避免再次发生，提高故障主动发现能力，缩短故障处理响应时间。 ?
SA的监控系统是物理机的监控，在一个物理机跑多个容器的情况下，我们是没法从一个监控图表里面区分各个容器的资源占用情况的。...不过在调研之后发现可以加上InfluxDB存储数据，对接Grafana展示图表，比较便利地搭建好了容器监控系统，数据收集和图表展示效果良好，对系统性能也几乎没有什么影响。...docker基础技术有Linux namespace，Control Group(CGroup)，AUFS等，其中CGroup用于系统资源限制和优先级控制的。...由于线上服务都docker化了，所以InfluxDB我们也是选择用容器来跑，通过容器管理系统统一管理。...目前已经全面上线该监控系统，运行正常，数据可视化效果良好。除了用于可视化监控之外，这些数据后续还会用于系统异常检测算法和容器智能调度算法中。
FastDFS是用C语言编写的一款开源的轻量级分布式文件系统。它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。...Hadoop也是一个分布式文件系统，hadoop是处理大数据的，什么是大数据呢？就是海量数据。...海量数据你一块磁盘估计存不下，那么就需要把数据存到多个磁盘上，还得统一管理，这时就需要一个分布式文件系统来管理。...Storage server作用是文件存储，客户端上传的文件最终存储在Storage服务器上，Storage server没有实现自己的文件系统而是利用操作系统的文件系统来管理文件，可以将storage...存储系统由一个或多个组组成，组与组之间的文件是相互独立的，所有组的文件容量累加就是整个存储系统中的文件容量。
flink时间系统系列篇幅目录： 一、时间系统概述介绍 二、Processing Time源码分析 三、Event Time源码分析 四、时间系统在窗口函数中的应用分析...五、ProcessFunction 使用分析 六、实例讲解：如何做定时输出 今天为大家带来flink时间系统系列最后一篇实战篇，同样也是查漏补缺篇：如何做定时输出，首先说一下定时输出的需求背景...首先声明一点定时输出是一个ProcessingTime的定时，在来看第三点异常捕获，在flink注册处理时间定时器所触发的定时处理同样是一个异步线程完成，那么在这里面是如何做到异步异常获取的，查看触发位置
随着医院业务规模的发展，原有业务系统已经不能满足现有工作，医院核心业务系统计划从传统的以HIS/PACS系统为主向CDR中心转变。...由于医院业务的特殊性质，需要在保证数据安全、业务系统停机时间极为有限的前提下,完成系统升级工作。...； 需要将近TB的HIS/PACS/EMR/LIS等结构化业务数据平滑迁入新的核心数据库中，数据迁移过程需要新老双系统并行，验证数据无误后追加老系统增量数据到新核心数据库； 整改过程不能影响医院原有业务...，为新系统的升级上线争取了宝贵的时间； 节约了成本，最大程度地降低系统停机带来的影响。...基于新的数据中心可以更快速分析展现医疗数据，打破医院信息系统孤岛，满足了医院对病人服务、质控管理以及临床科研等方面的数据利用需求，同时又最大程度地保证了CDR中心系统的性能和稳定性。
如何做系统性能优化 性能优化的目标是什么？...不外乎两个： 时间性能：减小系统执行的时间 空间性能：减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前，先了解下硬件Cache： （1）Cache Level：通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里...从系统层面去优化系统往往有更为明显的效果，优化之前，可以思考，是否能够通过扩展系统来达到提高性能的目的： （1）Scale up：使用更强的硬件； （2）Scale out：使用更多的组件； 如果升级硬件的方法就能解决问题...（需要考虑成本） 以下是一些常用的系统优化的方法： （1）Cache Cache干什么？保存已经执行过的结果。 Cache为什么有效？避免已计算过的开销，获取更快的访问。 Cache的难点在哪里？...四、总结 性能优化只是系统的一个方面，它可能会和系统的其他要求有冲突，比如 可读性：性能优化不能影响可读性，谁愿意维护不怎么漂亮的代码； 模块化：性能优化往往需要打破模块的边界，想想这是否值得； 可移植
[9]随后被用在推荐系统中：一端对应着用户信息，另外一端对应着物品信息 。...接下来考虑一个问题，当面临一个具体的推荐业务场景时，如何高效地构建排序系统和排序模型？ 一般来说，排序系统由三部分构成：pipeline、排序模型、模型计算服务。...下图为排序系统的基本流程。然而，在具体实践中，处于对各模块的计算平台、流程一致性、组件通用性以及模型训练性能等各方面的考虑，我们需要对这个 basic 的排序系统做对应的改造。...回看一下，排序系统经过改造之后的模样。...经过对 pipeline 及模型框架的优化，我们的排序系统最终能够很好的解决了 pipeline 线上线下一致性、系统整体的性能问题、深度学习模型框架的通用性 & 可扩展、灵活性等问题。 ?
大家在面试中是不是经常被问到一个问题：“如果你系统的流量增加 N 倍你要怎么重新设计你的系统？” 这个高并发的问题可以从各个层面去解，主要包括以下几点。...代码层面 锁优化（采用无锁数据结构），主要是 concurrent 包下面的关于 AQS 锁的一些内容 数据库缓存设计（降低数据库并发争抢压力），这里又会有缓存、DB 数据不一致的问题，在实际使用中，高并发系统和数据一致性系统采用的策略会截然相反...3、架构设计层面 分布式系统为服务化 无状态化支持水平弹性扩缩容 业务逻辑层面 failfast 快速失败 调用链路热点数据前置 多级缓存设计 提前容量规划等等 总结 所谓高并发，常常意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击...，这些手段好比操作流量，能让流量更平稳地被系统所处理，带给用户更好的体验。...高并发确实是一个复杂且系统性的问题，由于篇幅有限，诸如分布式Trace、全链路压测、柔性事务都是要考虑的技术点。
如何做好FMEA？首先说一下计划阶段，FMEA的第一步，需要明确FMEA分析的范围。现实情况是，我们很多制定了FMEA的人并不是很了解这一步，也不明白FMEA制定这一步的目的。
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