您可能已经听到了有关最新的Docker声明，其中涉及容器镜像提取的速率限制。从11月1日开始，Docker将开始根据您的订阅级别限制Docker Hub的使用，并强制阻止超出限制的拉取请求。不仅如此，Docker还制定了一项新的保留政策，即免费帐户，6个月未活动的镜像将被删除（最初定于11月1日，由于社区的反馈，该政策已推迟到2021年中期）。这些新的限制将对如何使用世界公开的Docker容器镜像产生重大影响。
群聊是多人社交的基本诉求，一个群友在群内发了一条消息，期望做到： (1)在线的群友能第一时间收到消息； (2)离线的群友能在登陆后收到消息； 群消息的实时性、可达性、离线消息的复杂度，要远高于单对单消息。 常见的群消息流程如何？ 群业务的核心数据结构有两个。 群成员表： t_group_users(group_id, user_id) 画外音：用来描述一个群里有多少成员。 群离线消息表： t_offine_msgs(user_id, group_id, sender_id,time, msg_id, msg
【需求缘起】 之前的文章更多的聊了单对单的消息投递： 《微信为什么不丢消息？》 《http如何像tcp一样实时的收消息？》 群聊是多人社交的基本诉求，不管是QQ群，还是微信群，一个群友在群内发了一条消息： （1）在线的群友能第一时间收到消息 （2）离线的群友能在登陆后收到消息 由于“消息风暴扩散系数”的存在（概念详见《QQ状态同步究竟是推还是拉？》），群消息的复杂度要远高于单对单消息。群消息的实时性，可达性，离线消息是今天将要讨论的核心话题。 【常见的群消息流程】 开始讲群消息投递流程之前，先介绍两个群业
GitOps是一组最佳实践和原则，将版本控制系统（例如 Git、GitHub、GitLab、BitBucket）视为中央存储库或单一事实来源，以声明方式代码存储，然后将其用于部署。
GitOps提供了一种自动化的管理基础架构的方法。它通过使用许多团队已经使用的DevOps最佳实践来做到这一点，例如版本控制，代码审查和CI/CD管道。
每年，Github项目 ———The State of the Octoverse 都会分析来自数百万开发人员和存储库的数据，以分享工作习惯、生产力和整体职业满意度方面的趋势。 今年，The State of the Octoverse分享其在社区中看到的模式，以及关于交付代码、创建文档和维护社区的三个更深入的研究。
目前我越来越关注技术原理层面的东西，开始考虑中间件设计背后，要考虑哪些因素，为什么要这样设计，有什么优化的地方，这次来讨论Eureka
Github已经成为如今程序员必备，为了方便大家掌握Github操作，官方给我们提供了一个教程。让我们开始学习吧。
在本文中，我们将总结来自一些公司的官方工程博客的经验教训。为什么要做代码评审？除了作为一种质量保证的工具，代码评审还有哪些好处？代码评审如何帮助提升团队能力？
本文是两部分教程的第一部分，演示如何将 Atlas Operator 与 Atlas Cloud 和 ArgoCD 相结合，在 Kubernetes 中创建一个现代的、优雅的 GitOps 工作流程，以原生方式管理数据库迁移。
1.背景 在互联网架构中，数据系统通常分为真实数据（source-of-truth）系统，作为基础数据库，存储用户产生的写操作；以及衍生数据库或索引，提供读取和其他复杂查询操作。后者常常衍生自主数据存储，会对其中的数据做转换，有时还要包括复杂的业务逻辑处理。缓存中的数据也来自主数据存储，当主数据存储发生变化，缓存中的数据就需要刷新，或是转为无效。这样架构自然而然的一个问题就是如何保障基础数据库和其它数据存储方的数据一致性。一个想法是双写，在有数据进来的时候就同时更新基础数据库和衍生数据库(或缓存),但这种方式如果没有很强的协议来保证，就还是会有一致性问题，比如说主数据库写入成功但是衍生数据库(或缓存)写入失败。另外的一个方案就是只写基础数据库，其它衍生数据库(缓存)通过监听基础数据库的变化来进行数据变更，这个方案要求能有一个工具能监听基础数据库的变更并且能够及时的通知衍生数据库(缓存)具体的变化，而Databus就是这样的一个系统。
nacos通过使用Raft算法来实现服务列表的同步和高并发访问。Raft算法是一种分布式一致性算法，能够保证在网络分区、服务器崩溃等异常情况下，系统仍能够保持强一致性。
《一个海量在线用户即时通讯系统（IM）的完整设计》（以下称《完整设计》）这篇文章发出来之后有不少读者咨询问题，提出意见或建议。主要集中在模块拆分、协议、存储等方面。针对这些问题做个简单说明。
项目地址：https://github.com/greyireland/algorithm-pattern
如今的前端技术层出不穷，无论是react、vue等框架还是跨端解决方案，为使用场景和开发效率做了不少的提升，但作为前端技术的重要衡量指标之一，首屏渲染效率无疑前端老生常谈的话题了。这篇文章就来聊下如何在常见的H5环境下，做到页面秒开。
Databus是一个低延迟、可靠的、支持事务的、保持一致性的数据变更抓取系统。由LinkedIn于2013年开源。Databus通过挖掘数据库日志的方式，将数据库变更实时、可靠的从数据库拉取出来，业务可以通过定制化client实时获取变更并进行其他业务逻辑。
RocketMQ 是笔者非常喜欢的消息队列，4.9.X 版本是目前使用最广泛的版本，但它的消费逻辑相对较重，很多同学学习起来没有头绪。
Instagram，分享带有字幕的照片和视频的免费社交应用。帖子可使用标签和地理标签进行组织，使其可搜索。若标记，帖子对粉丝和公众可见。用户可将配置文件设置为私人以限制对粉丝的访问。
12月9日，在GitHub Universe上，微软发布了几个与GitHub相关的公告。
状态同步，有好友状态的同步，有群友状态的同步，有的需要实时同步，有的能够容忍延时。结合具体场景来看下，状态同步，究竟是推还是拉。
移动端重点是移动端，支持IOS/Android系统，包括IM App，嵌入消息功能的瓜子App，未来还可能接入客服系统。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在这个 Travis CI 教程中，学习如何设置流行的持续集成服务，并与 GitHub 集成，以便自动运行测试。
在视频直播场景中，弹幕交互、与主播的聊天、各种业务指令等等，组成了普通用户与主播之间的互动方式。
Spring Cloud架构体系中，Eureka是一个至关重要的组件，它扮演着微服务注册中心的角色，所有的服务注册与服务发现，都是依赖Eureka的。
今天让我们详细地探讨 Docker 的架构及其运行机制，特别是在使用 “docker build”、“docker pull” 和 “docker run” 命令时。
我们平时在使用即时通讯应用时候，每当发出一条聊天消息，都希望对方尽快看到，并尽快回复，但对方到底有没有真的看到？我却并不知道。
在HTML5出生之前，通常在浏览器（客户端）使用cookies来存储客户端的内容；
Android分页包能够更轻易地在RecyclerView里面缓慢且优雅地加载数据.
我们在之前也说了不少RocketMQ的知识点了，这一篇要说的是RocketMQ的消息的推拉机制，这个应该也是属于面试的热点，学起来吧
微软已经宣布新的 GitHub Mobile 应用，适用于 iOS 和 Android，现在已经接受测试的申请。
本文由“GO开源说”第七期 《Harbor助你玩转云原生》直播内容修改整理而成，视频内容较长，本文内容有所删减和重构。 注：微信公众号不按照时间排序，请关注“亨利笔记”，并加星标以置顶，以免错过更新。 相关视频： 视频回放：Harbor助你玩转云原生（1） 视频回放：Harbor助你玩转云原生（2） 云原生技术的兴起为企业数字化转型带来新的可能。作为云原生的要素之一，带来更为轻量级虚拟化的容器技术具有举足轻重的推动作用。其实很早之前，容器技术已经有所应用，而 Docker 的出现和兴起彻底带火了容器。其
前文了解了 RocketMQ消息存储的相关原理，本文将讲讲消息消费的过程及相关概念。
•当你使用了redis或者其他中间件做缓存的时候，经常发现缓存和数据库的数据不一致，只能通过定时任务或者缓存过期的方式去做一些限制。•当你使用了ES做搜索工具，使用双写的那一套方法，还在为ES和数据库不是一个事务而担忧。•当你需要迁移数据的时候，也还在使用双写的方法，如果是同一个数据库的还好，如果是不同数据库就不能保证事务，那么数据一致性也是个问题，就会写很多的修复Job和检查Job。
GitHub 是开发人员工作流程中不可或缺的一部分。无论你去哪个企业或开发团队，GitHub 都以某种形式存在。它被超过8300万开发人员，400万个组织和托管超过2亿个存储库使用。GitHub 是世界上最大的源代码托管服务平台。
淘宝开放平台（open.taobao.com）是阿里系统与外部系统通讯的最重要平台，每天承载百亿级的API调用，百亿级的消息推送，十亿级的数据同步，经历了8年双11成倍流量增长的洗礼。本文将为您揭开淘宝开放平台的高性能API网关、高可靠消息服务、零漏单数据同步的技术内幕。
我们所说的缓存分为进程内部缓存（系统内部缓存）和 缓存服务（如redis/memcache）。计算机服务从原来的单体结构，到多实例，到现在流行的微服务，缓存服务变得原来越流行了。
TimingWheel是kafka时间轮的实现，内部包含了⼀个TimerTaskList数组，每个数组包含了⼀些链表组成的TimerTaskEntry事件，每个TimerTaskList表示时间轮的某⼀格，这⼀格的时间跨度为tickMs，同⼀个TimerTaskList中的事件都是相差在⼀个tickMs跨度内的，整个时间轮的时间跨度为interval = tickMs * wheelSize，该时间轮能处理的时间范围在cuurentTime到currentTime + interval之间的事件。
为什么要写这样一个面向企业开发者的Git教程？这个问题也困扰我自己很久。其实我使用git的时间也不短了，但是就和正在阅读本文的每一位一样，常用的基本就是那么几个(git clone, git push)等等。然而git其实有着非常强大的功能，如果不能系统的掌握使用这些功能的技能，我们很容易在一些场景下不知所措，比如以下这些： – 拉取了共享分支后出现了冲突，怎么合并？ – 到底该不该使用分支？ – 修改了分支上的代码，但是需要临时切换到另外一个分支上工作，可是当前的代码还不能提交，怎么办？ – 团队开始
（3）已经成功创建仓库了，可以看到 有 https 上传的仓库地址，ssh 上传的仓库地址
开源地址：https://gitee.com/tianyalei/md_blockchain
RocketMQ 的主从同步机制如下： A. 首先启动Master并在指定端口监听； B. 客户端启动，主动连接Master，建立TCP连接； C. 客户端以每隔5s的间隔时间向服务端拉取消息，如果是第一次拉取的话，先获取本地commitlog文件中最大的偏移量，以该偏移量向服务端拉取消息； D. 服务端解析请求，并返回一批数据给客户端； E. 客户端收到一批消息后，将消息写入本地commitlog文件中，然后向Master汇报拉取进度，并更新下一次待拉取偏移量； F. 然后重复第3步；
图一 是 TiFlash 的架构示意图，上方是 TiDB/TiSpark 的计算层节点，虚线的左边是四个 TiKV 的节点，右边就是两个 TiFlash 节点。这张图体现的是TiFlash 一个重要的设计理念：通过利用 Raft 的共识算法，TiFlash 会作为 Raft 的 Learner 节点加入 Raft group 来进行数据的异步复制。Raft Group 指的是 TiKV 中由多个 region 副本组成的 raft leader 以及 raft follower 组成的 group。从 TiKV 同步到 TiFlash 的数据，在 TiFlash 中同样是按照 region 划分的，但是在内部会通过列存的方式来存到 TiFlash 的列式存储引擎中。
在上一篇文章中讲述了如何邀请团队的协作者，同一个团队中的人同时协作，但是Github的优势在于可以跨团队协作，即：开发者不需要加入团队也可以贡献代码，称之为跨团队协作。
https://ossinsight.io 发布了一份有趣的关于开源数据库的分析报告。从4,572,765,143个GitHub事件中统计分析了开源数据库的许多深刻见解，例如数据库流行度、数据库贡献者、编码活力、社区反馈等。
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