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使用Repository模式支持产品的客户化

例如下面这段代码: ?     随着应用的慢慢深入,出现了一些问题: 不易支持客户化。...OEA是基于产品线的开发,如果采用前面的开发模式,当客户化版本扩展了主干版本中的实体类时,由于主干版本中的代码直接使用静态方法,所以无法获取到扩展后的新类型的对象。...DDD的思想在代码中无法直接体现,使得对系统的理解和学习容易产生二意。 由于使用了静态方法,所以一些通用的代码的重用变得比较过程化,不易读。    ...Repository如何解决以上问题 如何支持客户化 当客户版本以继承的方式使用子类B扩展了主干版本的实体类A后,主干版本中原有的代码虽然是面向父类型A的,但是此时其操作的对象应该动态地变为扩展后的子类...实体类不依赖Repository,而是依赖ILazyProvider接口来实现引用对象或对象的懒加载。通过ILazyProviderFactory来找到想要的懒加载提供器。

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陈军IIDevOps转型中的那些坑

外部质量是用这个产品时体会到的,通常是通过测试去覆盖的,内部质量是指代码。从这个系统思考,可以看到有很多的恶性循环。...如果没有通过代码审查,是没办法提交的,谷歌做的就是这么严格,可见可读性是非常重要的事情。 规范与度量包括代码规范、代码质量度量。...如果我看了这一段代码,当我关闭这段代码的时候,一定要打扫干净它。...但不能说主干质量不好就往后退,要解决主干质量的问题,而不是往后退,所以越痛苦的事情越要经常做,越要频繁去做,痛苦的点才是你要改进的点。 代码流动起来,并快速获得反馈。...研发团队看到全局,知道我这个东西发出去之后有多少人在用,有没有问题,有问题要及时解决。 这是其中一个案例,这个接口原来有性能问题,在没有大屏之前,运维跟团队讲了,但没人管,大家都在做新的需求。

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HTTP 新增的 103 状态码,这次终于派上用场了!

资源加载的性能问题 随着时间的推移,网站变得越来越复杂。一些大型网站的服务器可能需要执行很多重要的工作(例如,访问数据库或访问源服务器的 CDN)来为请求的页面生成 HTML。...中间这段时间实际上就浪费掉了,对用户访问我们的页面来讲,这段等待时间就是白屏或是不可用的状态。...有没有办法在等待 HTML 响应的同时就去提前把重要的静态资源文件也加载回来呢?...HTTP 103 状态码 HTTP 103 状态码 (Early Hints) 是一个信息性 HTTP 状态代码,可以用于在最终响应之前发送一个初步的 HTTP 响应。...相比之下,加载其他的脚本和样式资源可能花费的时间要更短一点,这种站点启用 Early Hints 是比较合适的。

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CI漫谈

然后他那些在团队中至少每天都commit并push代码到一个共享的mainline(一般就是git 上master,主干),这些继续举手,其他人把手放下来。 于是,超过一半的人放下了手。...这是一组非常简单的问题,但却一下把持续集成的核心讲了明白。...后来人们想到对源代码运行一个守护进程,这个就比较自动了,如果它运行在人们每天commit的主干之上的话。...而且随着团队规模的扩大,分支变得越来越独立和长寿,上面的问题也就变得越来越严重。 持续集成被发明出来就是为了解决上面的问题的。...另外的话,你还需要准备好一组自动化测试用例,在合并之前和合并之后都测试一次,来验证有没有引入回归问题。如果这些自动测试失败了,那么团队应该停掉当前他们在做的事情,然后一些人把问题立即修复掉。

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腾讯文档前端工程架构改造实践

相比与直接在构建中通过 alias 改写引用路径,这样能够所有维护同学一眼就看到实际的代码引用关系,避免出现问题不好排查。...根据这句话分析,特性分支的代码最终是为了合入主干,发布分支的代码最终是为了发到现网,所以就能够得出结论 : 特性分支与主干进行对比,发布分支与现网分支进行对比。...,没办法很好的支持大仓,难道我们迁移了大仓之后需要自己单独维护一套 ci 代码吗?...前置使用 lint 阻止出现不符合预期的代码,配合在流水线中检查不允许不符合要求的代码合入主干。...,从而降低系统的复杂度,工程化的代码不应该是自研的黑盒,而是可以最大程度的可以每位开发同学一起共建的阳光玻璃房。

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Python工匠:数字与字符串(上)

“ 编程某种意义上是一门『手艺』,因为优雅而高效的代码,就如同完美的手工艺品一样人赏心悦目。 ” 致“匠人” 数字是几乎所有编程语言里最基本的数据类型,它是我们通过代码连接现实世界的基础。...整型在 Python 中比较人省心,因为它不区分有无符号并且永不溢出。...但如果你是一位刚接触这段代码的新人,就完全是另外一码事了。 使用 enum 枚举类型改善代码 那么,怎么改善这段代码?最直接的方式,就是为这两个条件分支添加注释。...不过在这里,“添加注释”显然不是提升代码可读性的最佳办法(其实在绝大多数其他情况下都不是)。我们需要用有意义的名称来代替这些字面量,而枚举类型(enum)用在这里最合适不过了。...但是这样做最大的问题在于:随着函数逻辑变得更复杂,这段拼接代码变得容易出错、难以扩展。事实上,上面这段 Demo 代码也只是仅仅做到看上去没有明显的 bug 而已 (谁知道有没有其他隐藏问题)。

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基于 git flow + gitlab 协作开发:01

hooks] master 分支,始终最后稳定版本内容的分支,由 release 分支合并养成 develop 分支,所有新功能开发的基础、开发阶段冒烟修复问题等 feature/* 分支,一切功能开发的分支...gitlab 中查看到的分支结构也会变得非常清爽。下图是 gitflow 的工作流的示例: ?...但往往有些场景因为手动操作开启新的 hotfix 分支后很容易忘记将修改合并到发布分支和开发分支,版本发布比较多以后,会发现有一些 hotfix 分支在项目总仓库中,再加上命名的不规范,最终会不确定这些分支到底有没有合并到主干和开发分支...而线上非最新版本出现问题,在修复过程中要根据情况决定是否需要合并的到主干分支和当前开发人员正在开发的分支上。...git flow 工具链将各类复杂场景简单化,只需要通过一些简单的命令就可以参与项目的人员一起融入到协作中,如: // 开始和完成一个功能 git flow feature start "name of

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【译】避免打断链式结构:使用.compose( )操作符

小鄧 校对者: hi大头鬼hi 状态: 完成 译者注:为了方便因Lambda(译文)还不够了解的同学进行阅读,本篇译文替换了原作中全部Lambda表达式。...{ @Override public void call(Data data) { doSomething(data); } }); 虽然这样做也能达到目的,但是它看起来不仅丑,还容易人产生困惑...然而,我找不到任何办法去格式化这段代码,因此,这并不尴尬。 现在,试想一下,如果在一个数据流中反复使用的话,这个反面教材将会变得要多烂有多烂。...毕竟,Transformers关乎着代码重用。...事实上,compose()操作符只在主干数据流上执行操作。 如果想重用一些操作符,还是使用compose()吧,虽然flatMap()的用处很多,但作为重用代码这一点来讲,并不适用。

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第四讲 CSS选择器

我听到你们的答案好吗?? 对了,是块级标签!好啦,记住啦,下次类似的标签自己验证咯~ ok,我们继续,现在我希望苹果的颜色变成红颜色,就可以用ID选择器,看代码: ?...你说有没有那种可以一下选很多的选择器,有啊有啊!快看,它来了,它就是类选择器。比如,现在我要让香蕉和梨子的颜色全部变成黄色,对的,要很黄很黄哦,哈哈!那就需要类选择器啦。看! ?...image.png 哇,快看,写这段代码的人好帅哦,看这段代码的人更帅~~哈哈哈,学会了吗,这就是类选择器!...办法当然有很多啦,比如你可以用ID选择器,一个个设置CSS,也可以用类选择器给这三个标签都加上同一个class。这里单纯为了介绍后代选择器,看代码: ? image.png ?...比如我写这样的代码: #list>li { font-size: 30px; } 哇,快看,写这段代码的人好帅哦,看这段代码的人更帅~~效果: ?

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聪明的红绿灯,已经学会主动给你开路了

这个办法就是红绿灯变得更加聪明。 前不久,央视财经在北京的一段道路上做了实际测试。 他们在驾车行驶过程中可谓是出师不利,上来便遇到了一个红灯。...这便是红绿灯变聪明之后的结果了。 但其实测试员们行驶的这段路与普通的道路还有所区别,它们被称为“绿波带”。...总结来说,就是给对应道路上“装眼睛”、“换脑袋”、“接神经”,红绿灯变得更加聪明。 而且这一套“功夫”可不只是在北京独有,在诸如湖南的株洲、长沙,河北保定、重庆永川、广州黄埔等城市均已上线。...路口的车均延误下降了22%,优化区域的拥堵指数下降了13.4%, 司机因红绿灯停车次数下降38%,提高通行效率12.7% 整个天元区,区域的平均速度上升了10.6%,拥堵指数下降了9.7% 由此可见,红绿灯变得更聪明...如此一来,便可以干线进行动态协调,保证了不同时段主干线反向的绿波带,用户有一路绿灯通行的良好驾驶体验。

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一日一技:除了 time.sleep,你还有一个暂停代码的方法

” 我们知道,在 Python 里面可以使用time.sleep来代码暂停一段时间,例如: import time print('...部分代码...') time.sleep(5) print('...程序首先打印出...部分代码...,然后等待5秒钟,再打印出...剩下的代码...。 现在大家想一想,有没有什么办法,在不使用time.sleep的情况下,程序暂停5秒?...threading.Event() checker = Checker(event) checker.start() if user_cancel_task(): event.set() 我来解释一下这段代码的意思...这个时候,我就想提前结束这个 checker 线程。 但是我们知道,线程是不能从外面主动杀死的,只能让它自己退出。...此时,线程还在time.sleep中,那么子线程需要等待60秒才会退出。

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持续集成和几种工作流

但是你有没有想过: 那之后的代码会发生什么? 如果多个开发者想从事相同的工作怎么办? 您将如何存储这些代码,以及如何确保其他开发人员始终选择正确的版本? 那么欢迎来到“持续集成”的世界。...所以,作为一个组织变得持续性应该是由 CI,CT,CD 驱动的,并且他必须融合在软件开发周期中,下面的显示了从 SDLC 生命周期到 CI,CT,CD 阶段的融合。 ? 因此,持续性的好处是什么?...虽然有许多 CI 工具可以用,但是我建议尝试 Git,Git 是一种版本控制软件,用于跟踪代码变化和协调许多人之间的代码工作。...默认的开发分支为主干,所有的更改都要提交到这个分支。除了主干以外,这个工作流不需要任何其他分支。典型的集中式工作流生命周期如下: ?...特性分支工作流 特性分支工作流的核心思想是,所有的功能开发都应该在专用分支中进行而不是主干,Git 不会在主干分支和特性分支之间进行技术上的区别。

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一日一技:除了 time.sleep,你还有一个暂停代码的方法

我们知道,在 Python 里面可以使用time.sleep来代码暂停一段时间,例如: import time print('...部分代码...') time.sleep(5) print('....程序首先打印出...部分代码...,然后等待5秒钟,再打印出...剩下的代码...。 现在大家想一想,有没有什么办法,在不使用time.sleep的情况下,程序暂停5秒?...threading.Event() checker = Checker(event) checker.start() if user_cancel_task(): event.set() 我来解释一下这段代码的意思...这个时候,我就想提前结束这个 checker 线程。 但是我们知道,线程是不能从外面主动杀死的,只能让它自己退出。...此时,线程还在time.sleep中,那么子线程需要等待60秒才会退出。

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监控之traceid

》已经给出解决方案,但还是再主动总结一下 意义 为什么需要traceid,为了查看完整的调用链,一旦调用过程中出现问题,可以第一时间定位到问题现场 整个调用链是一棵树形结构,traceid的传递涉及到主干与支干...,进程内与进程外 生成 原则是唯一不重复,比如现成的UUID 但UUID一是丑、无意义,二是string; 从字面意义以及未来落盘都不能说是最佳方案,比如想traceid包含信息更丰富一些,能一眼看出此...traceid是主干还是分支 此traceid有没有最终落盘(这儿涉及到落盘抽样率,每天服务处理海量请求,总不能每个traceid都落盘) Random 这儿引申到如何更好地获取一个随机数又是一个课题,...TransmittableThreadLocal.Transmitter.restore 并把备份的上下文传入,恢复备份的上下文,把后面新增的上下文删除,并重新把上下文复制到当前线程 transmittable-thread-local代码不多...taskService调用一下入口,类似模拟用户行为 主动生成一个parent traceId 总结 到此,对于traceid的知识结构丰满了很多

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我写了一个模板,把 Dijkstra 算法变成了默写题

最小体力消耗路径(中等) 其实,很多算法的底层原理异常简单,无非就是一步一步延伸,变得看起来好像特别复杂,特别牛逼。...比如上图这幅用邻接表和邻接矩阵的存储方式如下: 前文 图论第二期:拓扑排序 告诉你,我们用邻接表的场景更多,结合上图,一幅可以用如下 Java 代码表示: // graph[s] 存储节点 s 指向的节点...adj(int s); 类似多叉树节点中的children字段记录当前节点的所有节点,adj(s)就是计算一个节点s的相邻节点。...如果你想同时维护depth变量,每个节点cur知道自己在第几层,可以想其他办法,比如新建一个State类,记录每个节点所在的层数: class State { // 记录 node 节点的深度...如果你能够理解上面这段代码,我们就可以来看 Dijkstra 算法的代码框架了。

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关于持续交付中Git分支管理的思考

背景 提升研发效率(EP, Engineering Productivity),建立CI/CD体系,持续自动化和持续监控贯穿于应用的整个生命周期已经成为有技术追求的攻城狮们的共识。...我在经过这段时间的分析与痛点沟通之后,就代码分支管理来谈谈我的一些想法。  ...主干尽可能一直保持着在可发布状态; 2. 每个分支的生命周期尽可能短; 3. 主干代码尽早与分支同步; 4. 一切以主干代码为准,尽可能不要在各特性分支之间合并代码。        ...高级「主干开发,主干集成」 是的,与初级的「主干开发,主干集成」是同一张,但是看到这里,相信大家应当对为何「主干开发,主干集成」是最低级的模式同时又是最高级的模式有所理解了。...为了解决当前分支凌乱的问题,有一种办法是在需求单转入开发中时自动创建分支,git commit时提交关键字与需求ID绑定起来,不仅可以追溯每一次代码的变更都为了达成什么目的,划分模块责任人,更可以在git

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Python 工匠:使用数字与字符串的技巧

但如果你是一位刚接触这段代码的新人,就完全是另外一码事了。 使用 enum 枚举类型改善代码 那么,怎么改善这段代码?最直接的方式,就是为这两个条件分支添加注释。...不过在这里,“添加注释”显然不是提升代码可读性的最佳办法(其实在绝大多数其他情况下都不是)。我们需要用有意义的名称来代替这些字面量,而 枚举类型(enum)用在这里最合适不过了。...但是这样做最大的问题在于:随着函数逻辑变得更复杂,这段拼接代码变得容易出错、难以扩展。事实上,上面这段 Demo 代码也只是仅仅做到看上去没有明显的 bug 而已 (谁知道有没有其他隐藏问题)。...要改善它有很多种办法,比如我们可以把这段多行字符串作为变量提取到模块的最外层。...在处理特定逻辑时,使用它们可以你事半功倍。

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通过局部聚集自适应的解开小世界网络的纠结

两个球队之间有没有过交战记录,两个人之间对彼此的评价,或国家之间有没有经济往来等等,不限于“社交”的概念。...这个稀疏的,也就是所谓的主干,可以用来布局。简化方法,保持特定的柱状,如频谱8,cu/连接性9,或者缩短测试路径10,11,倾向于保持小的成对距离,也就是说,产生的后骨仍然是毛球图形。...对于PPM500网络,聚集系数的峰值非常接近phi值的峰值,在这种情况下,对边缘的进一步过滤只会使集群变得稀疏。...7 平均最短路径在增长 聚集系数指明了甜蜜点 局部布局更紧凑,组织变得明显 网络通常有一个甜蜜的点,在这个点上,成对的距离(灰色的曲线)增加,但是组(蓝色曲线)是紧凑的,正如聚类系数(红色曲线)所显示的那样...考虑到布局实际上是在扩展,用单调递增的平均短时间曲线(7顶部)表示,这意味着基于最优聚类系数参数,在最终的布局中,底层集群变得越来越紧凑。

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