框架(Framework)是整个或部分系统的可重用设计,表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法;另一种定义认为,框架是可被应用开发者定制的应用骨架。前者是从应用方面而后者是从目的方面给出的定义。
说起应用分层,大部分人都会认为这个不是很简单嘛 就controller,service, mapper三层。看起来简单,很多人其实并没有把他们职责划分开,在很多代码中,controller做的逻辑比service还多,service往往当成透传了,这其实是很多人开发代码都没有注意到的地方,反正功能也能用,至于放哪无所谓呗。这样往往造成后面代码无法复用,层级关系混乱,对后续代码的维护非常麻烦。
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说起应用分层,大部分人都会认为这个不是很简单嘛 就controller,service, mapper三层。看起来简单,很多人其实并没有把他们职责划分开,在很多代码中,controller做的逻辑比service还多,service往往当成透传了,这其实是很多人开发代码都没有注意到的地方,反正功能也能用,至于放哪无所谓呗。这样往往造成后面代码无法复用,层级关系混乱,对后续代码的维护非常麻烦。2021Java面试宝典
— 1 — 背景 说起应用分层,大部分人都会认为这个不是很简单嘛 就controller,service, mapper三层。看起来简单,很多人其实并没有把他们职责划分开,在很多代码中,controller做的逻辑比service还多,service往往当成透传了,这其实是很多人开发代码都没有注意到的地方,反正功能也能用,至于放哪无所谓呗。这样往往造成后面代码无法复用,层级关系混乱,对后续代码的维护非常麻烦。 的确在这些人眼中分层只是一个形式,前辈们的代码这么写的,其他项目代码这么写的,那么我也这么跟着写
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代码分层,对于任何一个Java开发来说应该都不陌生。一个好的层次划分不仅可以能使代码结构更加清楚,还可以使项目分工更加明确,可读性大大提升,更加有利于后期的维护和升级。
框架是非常好的,可以帮助我们快速的开发,但是前期的学习成本往往很高,特别是如果想要深入理解框架,需要花费大量的经历。
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
大家好,我是技术UP主小傅哥。MVC讲解了,DDD讲解了。接下来这个章节,我们讲讲从MVC到DDD的重构!
前面文章整体介绍了秒杀系统的设计架构原则,在高并发秒杀系统架构下还存在一些个性化问题需要解决。
在杨中科老师 B 站的.Net Core 视频教程[1]其中 DDD 部分讲到了强类型 ID(Strongly-typed-id)的概念,也叫受保护的密钥(guarded keys)当时在 .NET 中的 DDD 实现是个悬而未决的问题,之后我也一直在寻找相关的实现方案。
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架构分类可细化的分为业务架构、应用架构、技术选型、代码规划、部署环境架构等。业务架构是核心的驱动力,应用架构是实现的思路,技术选型落地是结果。根据用户需求,设计合理的业务架构,做出相应的应用架构流程,最后落地实施,完成项目。如何在架构的初期,预判业务发展的速度,保证架构可以稳定快速的扩展,支撑起业务发展,这个是软件开发者,特别是架构师,需要长期积累和修炼的核心能力。
大家还记得2013年的小米秒杀吗?三款小米手机各11万台开卖,走的都是大秒系统,3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计,前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ,而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s,但到真正的写时流量要小很多了,当时最高下单减库存tps是红米创造,达到1500/s。
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
在项目的开始阶段,不要上手直接写代码,一定要先确定代码的分层和架构。该分层和架构在一定程度上决定了未来整个项目的代码风格和维护性,对于项目的长期维护,代码架构的设计是一件非常重要的事情。
最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能,由于有些卖家为了吸引眼球,把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力,为了将这种突发流量隔离,才设计了秒杀系统,文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。
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如果看过秒杀系统的流量监控图的话,会发现它是一条直线,就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线,这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来,就会导致一个特别高的流量峰值,它对资源的消耗是瞬时的
这句话想必基本是个中国人就熟知,它的意思大家也基本都了解,万物都是由道衍生而来的。
MiniFramework 是一款遵循 Apache2 开源协议发布的,支持 MVC 和 RESTful 的超轻量级 PHP 开发框架。MiniFramework 能够帮助开发者用最小的学习成本快速构建 Web 应用,在满足开发者最基础的分层开发、数据库和缓存访问等少量功能基础上,做到尽可能精简,以帮助您的应用基于框架高效运行。
在软件行业,对于什么是架构,都有很多的争论,每个人都有自己的理解。此君说的架构和彼君理解的架构未必是一回事。因此我们在讨论架构之前,我们先讨论架构的概念定义,概念是人认识这个世界的基础,并用来沟通的手段,如果对架构概念理解不一样,那沟通起来自然不顺畅。
一站式,每一个层都提供的解决方案 web层:struts,spring-MVC service层:spring dao层:hibernate,mybatis,jdbcTemplate,JPA
简单的说,就是一组SQL语句集,功能强大,可以实现一些比较复杂的逻辑功能,类似于Java语言中的方法;
走过了一个漫长的假期,从年假的第一天开始因为不能但又不能让自己太闲,就开始研究将所学的Netty技术实践一把,以此来巩固不同类型的技术栈在实际业务中的使用。那么使用Netty仿微信项目就此开始了!
1. 提出SHANE 模型,集成节点结构,文本和标签信息,并以半监督的方式学习网络嵌入
互联网发展到现在,从刚开始的单体单机架构到现在的分布式微服务架构,虽然带来了不胜枚举的好处和便利,但是也让新应用的或者新业务板块的搭建增加了游戏难度,举个具体的场景,应用经过应用模块细分和代码分层后大致变成了这个样子:
去年我们公司要我去面试一位候选人,当时刚好我接手了公司的 IM 系统,借这个机会,就问了候选人这个问题:如何快速开发一个类似微信的聊天系统?
随着实时技术的不断发展和商家实时应用场景的不断丰富,有赞在实时数仓建设方面做了大量的尝试和实践。本文主要分享有赞在建设实时数仓过程中所沉淀的经验,内容包括以下五个部分:
用户登录系统后会浏览商品,浏览日志通过日志采集接口采集到Kafka “KAFKA-USER-LOG-DATA”topic中,每个用户浏览商品的日志信息中都有浏览的商品编号以及当前商品所属的二级分类信息,我们需要根据用户在网站上浏览的日志信息实时统计出商品浏览排行、商品一级种类、二级种类访问排行,并在大屏展示,展示效果如下:
1. 按照输入generator的次序可以将18个style vectors分为三组:
【导读】这篇发表在自然语言处理领域顶级会议的NAACL的文章,提出了一种新的端到端神经网络架构,用于对候选回答进行排序。该文章提出的模型,文本分别按照词和块的级别进行编码,有效地捕捉了整句话的含义。在此基础之上,增加了话题聚类模块,从回答中提取语义信息,将回答进行分组,进一步提升了排序的性能。 【NAACL 2018 论文】 Learning to Rank Question-Answer Pairs using Hierarchical Recurrent Encoder with Latent Topi
jeeplus vue版本采用模块化和插件化开发机制,解决了单体应用带来的的问题,它又不像SOA那么复杂,不仅易于开发和维护,而且学习成本极低。一个插件只关注一个特定的业务功能,插件之间没有耦合,可以插拔,模块内的一个改动仅影响该模块本身,不需要重建和部署整个程序,只需要替换模块jar,所以它的业务清晰、 代码量较少。整个应用是由若干个插件构建而成,所以整个应用也会维持在可控状态。前后端完全分离,保证了pc端和移动端接口的统一。
高性能和高并发,听着就有点类似,并且他们还经常一起提及,比如提高我们的并发性能,显然,高性能可以提高我们的并发,但是细化来看,他们是有区别的,他们的考量点的维度不同。高性能需要我们从单机维度到整体维度去考虑,更多的是先从编码角度、架构使用角度去让我们的单机(单实例)有更好的性能,然后再从整个系统层面来拥有更好的性能;高并发则直接是全局角度来让我们的系统在全链路下都能够抗住更多的并发请求。
领域驱动设计(Domain Driven Design,DDD)其实并非新理论,大家可以看看 Eric Evans 编著的《领域驱动设计》原稿首版是2003年,距今已十余年时间。与现在的分布式、微服务相比,绝对是即将步入中年的“老家伙”了。
根据网站实时登录会员数据以及会员基本信息来实时统计每个省份用户新增数据及每个省份实时用户的pv及uv指标,并在可视化大屏展示。
Erda 是一个 PaaS 平台,底层用到的技术曾经从 marathon + mesos 切换到现在的 K8s,它们一般被认为是“容器层”。Erda 在“容器层”之上又堆叠了 CI/CD Pipeline、集群和部署管理、应用监控、自动化测试等等能力,这样分层的体现非常像网络的分层,每一层各司其职,不过我更喜欢将其比喻为「编程语言」。
INR(Implicit Neural Representation,隐式神经表示) 通常学习坐标到值的映射以支持原始信号的隐式重建。当使用 INR 编码视频时,可以通过对各个输入视频执行模型压缩来实现视频压缩。与其他方法相比,INR 方法表现出相对较高的解码速度,但未能提供与视频压缩领域的最新技术相当的速率质量性能。这主要是由于所采用的网络架构的简单性,限制了它们的表示能力。现有的一些 INR 方法使用的卷积层或子像素卷积层在参数效率上存在问题,而基于傅立叶的位置编码在训练时间上较长且只能达到次优的重建质量。
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