在 Segment，我们全心拥护微服务理念，但个中原因，可能并不是读者所以为的那样。
在分布式环境中，许多服务依赖关系中的一些必然会失败。Hystrix是一个库，它通过添加延迟容忍和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点、停止跨服务的级联故障并提供回退选项来实现这一点，所有这些选项都提高了系统的总体弹性。
在当今云原生应用的世界中，微服务架构已经成为构建高性能、可伸缩、可维护的应用程序的首选模式。Spring Cloud作为一套用于构建微服务的工具，为开发者提供了一整套解决方案，以简化微服务的开发和部署。然而，随着微服务的快速增长，服务之间的通信变得越来越复杂。为了解决这一挑战，服务网格技术应运而生，它为微服务之间的通信提供了更高级的控制和可观察性。本文将探讨Spring Cloud和服务网格的融合，以及如何实现无缝的微服务通信。
为了准备春招，整理了some流行技术,大概是去年5，6月份开始在知乎上看到，后面了解到google早在github上开源了Android开发三种开发模式：MVC ，MVP，MVVM，其中关于这三种对于具体需求来说有不同变体。(吼吼~~有不对的地方请指出==) 现在要介绍的是MVP+RxJava+Retrofit这种开发模式，那进入正题前，需要了解下前面的三个技术。别着急，一个一个来说？ MVP模式介绍： 很明显它与MVC模式只有一字之差，如果想快速了解一样东西，比较其特征是最好的方式了。接下来，
本篇主要介绍 Redis 中 过期键删除策略 以及 如何“友好”支持数据持久化存储
可观察性是DevOps团队的重要组成部分，它可以帮助组织从系统的输出信息，推断系统内部状态。它是一个持续的过程，从你的CI/CD流水线开始，并贯穿于应用程序的整个生命周期。
作者 | Lukasz Mierzwa 译者 | 平川 策划 | 褚杏娟 我们使用 Prometheus 来监控构成我们全球网络的所有不同的硬件和软件。Prometheus 让我们可以随时度量其健康状况和性能，如果任何服务有任何问题，那么我们的团队在其成为问题之前就可以知道。 在写这篇文章的时候，我们运行着 916 个 Prometheus 实例，总共大约 49 亿个时间序列。下面的截图展示了确切的数值： 平均每个实例大约有 500 万个时间序列，但实际上，我们的实例有的非常小，有的非常大，最大的
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
这本书简洁易懂地介绍了十多个设计模式，但是由于这是有很多图片的结构比较杂乱的书，理出一套系统的笔记并不容易，所以这里就只是把提到的设计模式大概总结了一下。这本书虽然长达六百余页，但引导用的内容占了绝大多数，干货比较分散，因此写出来的内容不会很多。这篇将包括1-7章的内容，下一篇包含8-14章的内容完结掉。
1.RxJava概述 ReactiveX与RxJava 在讲到RxJava之前我们首先要了解什么是ReactiveX，因为RxJava是ReactiveX的一种Java实现。 ReactiveX是Reactive Extensions的缩写，一般简写为Rx，微软给的定义是，Rx是一个函数库，让开发者可以利用可观察序列和LINQ风格查询操作符来编写异步和基于事件的程序，开发者可以用Observables表示异步数据流，用LINQ操作符查询异步数据流， 用Schedulers参数化异步数据流的并发处理，Rx可
在不断发展的DevOps世界中，深入了解系统行为、诊断问题和提高整体性能的能力是首要任务之一。监控和可观察性是促进这一过程的两个关键概念，为系统的健康和性能提供了宝贵的可见性。虽然这些术语经常可以互换使用，但它们代表着理解和管理复杂系统的不同方法。
前言 最近经常看到RxJava这个字眼，也看到很多人在博客中推荐使用RxJava。好奇的我怎么能错过，于是Google了一下，说RxJava好用的和说RxJava难用的都有，于是自己也亲自尝试了一下（感觉不容易上手）。写博客记录下学习的过程，一方面作为巩固，另一方面希望能帮助到初学者。 （第一篇只介绍了RxJava的基本用法，暂时还无法看出RxJava的优势。切莫着急，随着慢慢深入就能体会到RxJava带来的方便了） 参考：给 Android 开发者的 RxJava 详解 （本文部分内容引用自该博客）
NATS是一个开源、轻量级、高性能的分布式消息中间件，实现了高可伸缩性和优雅的Publish/Subscribe模型，使用Golang语言开发。
在上一篇《走进C#并发队列ConcurrentQueue的内部世界》中解析了Framework下的ConcurrentQueue实现原理，经过抛砖引玉，得到了一众大佬的指点，找到了.NET Core版本下的ConcurrentQueue源码，位于以下地址：
Hystrix的本质作用是当系统资源过载（Over Load Control）时提供服务状态保护机制，包括下面四个方面。
西格曼：我叫本·西格曼。我是Lightstep的联合创始人兼首席执行官。我在这里讨论的是资源和事务，这是可观察性的一个基本的二元性。我职业生涯的大部分时间都在研究可观察性。在我职业生涯之初，我在谷歌工作了九年，致力于谷歌的分布式跟踪系统Dapper，以及他们的高可用性监控和度量系统Monar。然后，Lightstep当然也专注于可观察性。我花了很长时间才到这里。我想出了一种与过去不同的思考可观察性的方法，这就是这次演讲的内容。 事务 什么是事务？在右边，您可以看到某个系统的示意图。我们将从这个银行账户服务
这几天，我们陆续学习了解了关于Vue3.0的一些新特性，尤其是新的Composition API的用法。这套新的API中最重要、最核心的部分，恐怕就是实现响应式功能的这一块了。而且，这套响应式API不仅可以在Vue3.0环境下使用，也可以独立使用。
程序员的世界非常魔幻，有时不明白老板们在想什么，突发奇想说公司想做云原生转型，然而计划的第一件事是从 Jenkins 流水线转移到 Gitlab CI。碰到什么困难，老板们开始怀疑技术上存在问题，试图通过技术解决一切问题，而不考虑公司组织架构是否需要变革。
Grafana 是用于时序数据的事实上的仪表盘解决方案。它支持近百个数据源。Grafana Labs 想从一个仪表盘解决方案转变成一个可观察性 (observability) 平台，成为你需要对系统进行调试时的首选之地。
如今，一种最为流行的架构设计模式便是将应用程序单体分解为更小的微服务。然后，每个微服务负责应用程序的特定方面或功能。例如，一个微服务可能负责提供外部 API 请求，而另一个可能处理前端的数据获取。
在 WWDC 2023 中，苹果介绍了 Swift 标准库中的新成员：Observation 框架。它的出现有望缓解开发者长期面临的 SwiftUI 视图无效更新问题。本文将采取问答的方式，全面而详尽地探讨 Observation 框架，内容涉及其产生原因、使用方法、工作原理以及注意事项等。
最近为了解决ABP集成CAP时无法通过拦截器启用工作单元的问题，从小伙伴那里学了一招。借助DiagnossticSource，可以最小改动完成需求。关于DiagnosticSource晓东大佬18年在文章 在 .NET Core 中使用 Diagnostics (Diagnostic Source) 记录跟踪信息就有介绍，文章开头就说明了Diagnostics 一直是一个被大多数开发者忽视的东西。是的，我也忽略了，这个好东西，有必要学习一下，下面就和大家简单聊一聊System.Diagnostics.DiagnosticSource在.NET上的应用。
今天的 IT 系统正在生成、收集和处理比以往更多的数据。而且，他们正在处理高度复杂的流程（正在自动化）以及跨越典型组织边界的系统和设备之间的集成。同时，预计 IT 系统的开发速度更快、成本更低，同时还具有高可用性、可扩展性和弹性。 为了实现这些目标，开发人员正在采用架构风格和编程范式，例如微服务、事件驱动架构、DevOps 等。正在构建新的工具和框架来帮助开发人员实现这些期望。 开发人员正在结合事件驱动架构 (EDA) 和微服务架构风格来构建具有极强可扩展性、可用、容错、并发且易于开发和维护的系统。 在本文
ZK的数据模型是一种树形结构，具有一个固定的根节点（/），可以在根节点下创建子节点，并在子节点下继续创建下一级节点。每一层级用/隔开，且只能用绝对路径（get/work/task1）的方式查询ZK节点，而不能用相对路径。
观察者模式是一种广泛使用的行为设计模式。它允许对象订阅并接收关于它们正在观察的对象发生的事件的更新。
介绍RxJS前，先介绍Observable 可观察对象（Observable） 可观察对象支持在应用中的发布者和订阅者之间传递消息。 可观察对象可以发送多个任意类型的值 —— 字面量、消息、事件。 基本用法和词汇 作为发布者，你创建一个 Observable 的实例，其中定义了一个订阅者（subscriber）函数。 当有消费者调用 subscribe() 方法时，这个函数就会执行。 订阅者函数用于定义“如何获取或生成那些要发布的值或消息”。 要执行所创建的可观察对象，并开始从中接收通知，你就要调用它的 s
Grafana Labs 不可避免地寻求将 OpenTelemetry 用于其著名的面板及其开源替代方案，包括 Grafana 开源工具
导语 | Serverless 环境给DevOps和开发团队带来了复杂性和可观察性方面的挑战。在分布式系统里，为这些现代环境建立可观察性策略是至关重要的，以便快速识别、排除故障和解决问题。本文由 Epsagon Director of Engineering Gal Bashan 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《Observability in Serverless Environments》整理而成，带大家回顾可观察性、它的关键因素（指
再一次激动地宣布： Knative 的新版本发布了。Knative 是一个能帮助开发者在 Kubernetes 基础之上，构建、部署和管理现代 Serverless 工作负载的平台。
Redux-observable是一个基于rxjs的Redux中间件，允许开发者使用异步操作。它是redux-thunk和redux-saga的替代品。
Python标准库queue提供了LILO队列类Queue、LIFO队列类LifoQueue、优先级队列类PriorityQueue，标准库collections提供了双端队列。例如： >>> from queue import Queue #LILO队列 >>> q = Queue() #创建队列对象 >>> q.put(0) #在队列尾部插入元素 >>> q.put(1) >>> q.put(2) >>> print(q.queue) #查看队列中所有元素 deque([0, 1, 2]) >>>
在angular项目中我们不可避免的要使用RxJS可观察对象(Observables)来进行订阅(Subscribe)和退订(Unsubscribe)操作;
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性-Observability。 作为一个“核心”体系，可观测性在监控分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
在Spring Cloud框架中涉及的Ribbon和Hystrix两个重要的组件都使用了RxJava响应式编程框架，其作为重要的编程基础知识，特开辟一章对RxJava的使用进行详细的介绍。
概述 RxJava是一个在 Java VM 上使用可观测的序列来组成异步的、基于事件的程序的库。更重要的是：使用RxJava在代码逻辑上会非常简洁明了，尤其是在复杂的逻辑上。告别迷之缩进。 RxAnd
MVP 模式将 Controller 改名为 Presenter，同时改变了通信方向。
关于Reactive（本文统一译作响应式），有一个The Reactive Manifesto【响应式宣言】：响应式系统（Reactive System）具备以下特质：即时响应性（Responsive）、回弹性（Resilient）、弹性（Elastic）以及消息驱动（Message Driven）。
敏捷开发实践必须依赖敏捷监控框架的支持。忽视系统状态的微小差异（包括基础设施、应用程序性能和用户交互）是企业无法承受的风险。特别是在性能指标和系统可靠性对客户满意度和忠诚度产生直接影响，并直接影响企业利润的情况下。
既是可监听序列 也是 观察者，如：field.text/switch.on/segmentedControl选中/datePick选中/…
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 Node.js 使用了一个事件驱动、非阻塞式 I/O 的模型，使其轻量又高效。 Node.js不是一种独立的语言。Node.js用JavaScript进行编程, 运行平台是包装后的js引擎(V8)。和PHP, JSP等语言不同，他们都需要运行在服务器上，例如apache,tomat,nginx,IIS，Node.js不用架设在任何服务器软件之上。
构建一个复杂应用系统的监控和告警系统，涉及到从前端、各类后端语言的 API、网关、消息队列（MQ）、缓存（Cache）以及数据库（DB）等多个组件。自动绘制应用系统的组件拓扑图并关联对应组件的状态是一个复杂的过程，通常需要以下几个步骤：
陈培新，参与国信证券基础平台研发工作（DevOps、微服务治理、Serverless）
翻译自 More Lessons from Hackers: How IT Can Do Better 。
谈到 Service Mesh，人们总是想起微服务和服务治理，从 Dubbo 到 Spring Cloud (2016开始进入国内研发的视野，2017年繁荣)再到 Service Mesh (2018年开始被大家所熟悉)，正所谓长江后浪推前浪，作为后浪，Service Mesh 别无选择，而 Spring Cloud 对 Service Mesh 满怀羡慕，微服务架构的出现与繁荣，是互联网时代架构形式的巨大突破。Service Mesh 具有一定的学习成本，实际上在国内的落地案例不多，大多是云商与头部企业，随着性能与生态的完善以及各大社区推动容器化场景的落地，Service Mesh 也开始在大小公司生根发芽，弥补容器层与 Kubernetes 在服务治理方面的短缺之处。本次将以一个选型调研者的视角，来看看 Service Mesh 中的可观察性主流实践方案。
公司在数据和分析能力上投入了大量资金，为公司内外的人们创造了越来越多的数据产品。这些产品依赖于一堆数据管道，每个管道都是将数据从一个地方传输到另一个地方的软件执行编排。随着这些管道变得越来越复杂，重要的是要有工具和实践来开发和调试更改，并在问题对下游造成影响之前缓解问题。数据可观察性、监控和测试都是改进管道的方法，但它们并不相同。
机器学习有助于在可观察性数据中检测不需要的行为，这使您更容易发现应用程序中的性能下降的服务或实例
最近宜信开源微服务任务调度平台SIA-TASK，SIA-TASK属于分布式的任务调度平台，使用起来简单方便，非常容易入手，部署搭建好SIA-TASK任务调度平台之后，编写TASK后配置JOB进行调度，进而实现整个调度流程。本文新建了JOB示例，该JOB关联了前后级联的两个TASK，TASKONE(前置TASK)和TASKTWO(后置TASK)，主要阐述一个JOB怎样关联配置两个级联TASK，以及该JOB是如何通过SIA-TASK实现任务调度，最终实现对两个TASK执行器的调用。
Observable<T>类是RxSwift框架的基础。其作用就像是一条流水线，让观察者可以实时获取对所有可观察对象所触发的事件，也就是说以此来实现对UI的实时更新或数据、事件等实时处理。 与之前介绍RAC类似，Observable对象所触发的事件有： next，触发时将可观察对象的新值传递给观察者 completed，可观察对象的生命周期正常结束并不再响应触发事件 error，可观察对象出现错误导致其生命周期终止
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