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- 简介 相比于大而全的 ELK 日志监控平台，统一异常监控平台更推荐使用——sentry。 ELK是通用数据存储和查询服务，专长是基于关键字的海量搜索，同时通过搭配一些插件以后，它也可以做一些异常日志监控之类的工作，但这个不是ELK的专长。 Sentry是异常监控(error tracking)和告警平台，和普通日志比起来，异常日志相对少。Sentry可以独立部署，内... 简介 相比于大而全的 ELK 日志监控平台，统一异常监控平台更推荐使用——sentry。 ELK是通用数据存储和查询服务，专长是基于关键字的海量搜索，同时通过搭配一些插件以后，它也可以做一些异常日志监控之类的工作，但这个不是ELK的专长。 Sentry是异常监控(error tracking)和告警平台，和普通日志比起来，异常日志相对少。Sentry可以独立部署，内...
- 0 异步的优势 太多的线程会造成频繁的cpu上下文切换，你可以想象一下，假设你的小公司只有8台电脑，你雇8个程序员一直不停的工作显然是效率最高的。考虑到程序员要休息不可能连轴转，雇佣24个人，每天三班倒，效率也还行。 但是，你要雇佣10000个人，他们还是只能用这8台电脑，大部分时间不都浪费在换人、交接工作上啦。 异步编程是通过分工的方式，是为了减少了cpu因线程... 0 异步的优势 太多的线程会造成频繁的cpu上下文切换，你可以想象一下，假设你的小公司只有8台电脑，你雇8个程序员一直不停的工作显然是效率最高的。考虑到程序员要休息不可能连轴转，雇佣24个人，每天三班倒，效率也还行。 但是，你要雇佣10000个人，他们还是只能用这8台电脑，大部分时间不都浪费在换人、交接工作上啦。 异步编程是通过分工的方式，是为了减少了cpu因线程...
- 监控对象 一般可分为四类： 用户端监控 业务直接对用户提供的功能的监控。以知乎首页Feed为例，它向用户提供了聚合关注的所有人的动态并按时间顺序浏览的功能，对首页Feed功能的监控就属于用户端监控接口监控 业务提供的功能所依赖的具体RPC接口的监控。微博首页Feed例，该功能依赖于用户关注了哪些人的关系服务，每个人发过哪些微博的微博列表服务，以及每条微博具体内容是什... 监控对象 一般可分为四类： 用户端监控 业务直接对用户提供的功能的监控。以知乎首页Feed为例，它向用户提供了聚合关注的所有人的动态并按时间顺序浏览的功能，对首页Feed功能的监控就属于用户端监控接口监控 业务提供的功能所依赖的具体RPC接口的监控。微博首页Feed例，该功能依赖于用户关注了哪些人的关系服务，每个人发过哪些微博的微博列表服务，以及每条微博具体内容是什...
- Multi-Repo vs Mono-Repo 单体应用没啥好说的，大学时期的课设都是的，toy 而已。 多体仓库 尤其适合于现在微服务项目。 优点 职责单一，代码量和复杂度也容易控制。服务边界清晰，不同团队负责维护不同的服务即可。 缺点 每个项目组各自为政，代码规范风格不一，随意自行引入各种三方依赖整个项目集成部署就很麻烦，需要集中管理开发人员缺乏对系... Multi-Repo vs Mono-Repo 单体应用没啥好说的，大学时期的课设都是的，toy 而已。 多体仓库 尤其适合于现在微服务项目。 优点 职责单一，代码量和复杂度也容易控制。服务边界清晰，不同团队负责维护不同的服务即可。 缺点 每个项目组各自为政，代码规范风格不一，随意自行引入各种三方依赖整个项目集成部署就很麻烦，需要集中管理开发人员缺乏对系...
- 1 领域 用以确定边界。 DDD按规则细分业务领域，细分到一定程度，DDD会将问题范围限定在特定边界，在该边界内建立领域模型，进而用代码实现该领域模型，解决相应业务问题。 领域就是该边界内要解决的业务问题域。其越大，则业务范围越广。 领域模型的特点 对业务领域建模： 细粒度的类，易扩展，易复用可应对复杂业务逻辑需要经验 简单的领域模型： 几乎和数据库中的表... 1 领域 用以确定边界。 DDD按规则细分业务领域，细分到一定程度，DDD会将问题范围限定在特定边界，在该边界内建立领域模型，进而用代码实现该领域模型，解决相应业务问题。 领域就是该边界内要解决的业务问题域。其越大，则业务范围越广。 领域模型的特点 对业务领域建模： 细粒度的类，易扩展，易复用可应对复杂业务逻辑需要经验 简单的领域模型： 几乎和数据库中的表...
- 设计新系统容易，但是我们处理的都是老系统和历史诗句。怎么能更平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统，特别是在异构的数据库结构情况下，达到数据准确，迁移速度快，减少停机，对业务影响小 迁移是最容易出故障的一个点。 那么如何做数据迁移呢？ 1 解决方案 1.1 全量 最直观的一把梭方案，即全量数据的导入/出： 业务系统需要停机DB 迁移，校验一致性（数据、关系、约束等... 设计新系统容易，但是我们处理的都是老系统和历史诗句。怎么能更平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统，特别是在异构的数据库结构情况下，达到数据准确，迁移速度快，减少停机，对业务影响小 迁移是最容易出故障的一个点。 那么如何做数据迁移呢？ 1 解决方案 1.1 全量 最直观的一把梭方案，即全量数据的导入/出： 业务系统需要停机DB 迁移，校验一致性（数据、关系、约束等...
- 1 不同环境的排查思路 1.1 Dev 可以随意使用任何熟悉的工具排查。只要问题能重现，排查就不会太难，最多就是把程序调试到各种框架源码，所以这也是为何面试都会问源码，不求都看过，但要有思路知道如何去看能解决问题。 1.2 Test 比开发环境少了debug，不过也可使用jvisualvm或Arthas，附加到远程JVM进程。 还有测试环境是允许造数据来模拟我... 1 不同环境的排查思路 1.1 Dev 可以随意使用任何熟悉的工具排查。只要问题能重现，排查就不会太难，最多就是把程序调试到各种框架源码，所以这也是为何面试都会问源码，不求都看过，但要有思路知道如何去看能解决问题。 1.2 Test 比开发环境少了debug，不过也可使用jvisualvm或Arthas，附加到远程JVM进程。 还有测试环境是允许造数据来模拟我...
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