作者 主题: InfoQ  (阅读 151206 次)

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系统解读Kafka的流和表(三):处理层


这是探索Kafka存储层和处理层核心基础系列文章的第三篇。第二篇文章讨论了Kafka的存储层:主题、分区和代理,以及存储格式和分区机制。在这篇文章中,我们将介绍流和表、数据契约、消费者群组,以及如何通过这些东西实现大规模数据并行处理。



我们先从存储在主题中的事件开始,看看如何访问这些事件,并把它们转成流和表。


从存储到事件处理


主题位于存储层,是Kafka“文件系统”的一部分。相反,流和表是Kafka处理层的东西,ksqlDB和Kafka Streams会用到流和表。这些工具将“原始”主题中的事件转成流和表,就像关系型数据库将磁盘文件里的字节转成数据库表一样。


图1. 主题位于存储层,流和表位于处理层


在Kafka中,事件流就是带有schema的主题。事件的键和值不再是字节数组,它们具有具体的类型,这样就可以知道数据里包含了什么。与主题一样,流也是没有边界的。


Source: 系统解读Kafka的流和表(三):处理层

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分布式系统全景分析:从故障容错到拜占庭容错

注意:


下面提到的节点根据上下文有不同的含义,说到zookeeper时主要是指注册在zookeeper的不同类型的znode,说到集群时是指集群的不同实例。


谈到分布式系统就避免不了CAP理论,分区容错对于分布式系统并不是一个可选性,多节点因为网络或自身故障引起通信延迟或丢包,从而导致系统分区时,只能在一致性和可用性之间选一个,想要保持完全一致,对外服务就只能等待,有可能会服务超时。


对于单机系统来说就不存在上述多节点通信的问题,所以排除P,比如关系型数据库就是取了CA,高可用和强一致性,并且由事务支持延伸出ACID理论。


而分布式系统基于大量实践衍生出了BASE理论,从高可用到基本可用 Basically Available,从强一致到最终一致性Eventual Consistency,加上软状态 Soft State, 基本在追求一种平衡,对于一个系统来说如果一直都无法保持一致,基本也是不堪用的了,所以一致性还是基本上都是要追求的,只不过根据强弱程度可以进一步细分。


思维比较缜密的读者对于eventual consistency可能会有疑问,是在什么时间范围内达到一致,这里不得不提另一个理论FLP,跟CAP类似,但是从另外一个角度解读,包含safety, liveness, fault tolerance,liveness用来指示分布式系统内的各个节点必须在合理的时间内in bounded time达成一致。


Source: 分布式系统全景分析:从故障容错到拜占庭容错

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中台辨析:架构的演进趋势

春节前应“技术琐话”之约,试图写一篇讨论架构方法论的文章,然而动笔之后,才发现,自己似乎陷入了Frederick P. Brooks先生在《设计原本》一书中指出的问题:“设计中最困难的部分在于决定要设计什么”。


2020年1月18日,有人戏称是“中台”历史上最“困难”的一天,一篇炸圈的文章将对“中台”的讨论又一次推向高点,虽然“泼冷水”的意味十足。其实笔者之前也谈到过,“中台”自诞生伊始就非一个严谨的定义,而是一种比喻,比喻当然也就容易导致争论不休,“中台”现在面临的问题其实也和笔者动手写这篇文章面对的问题差不多。但是,将“中台”理论不断明晰化的尝试仍是个好事情,毕竟,这是国内企业掀起的一次对架构设计方法的有益探索。


笔者在2019年11月南京中台大会上也曾讲到,如今很多领域都在谈国产化、自主可控,架构领域难道不需要吗?架构领域方法论的持续完善、国产理论的持续创新,是驾驭技术组合的关键,底层技术的不断自主化并不会必然带来顶层设计能力的自主化,而数字化转型,除了需要底层技术的支撑外,卓越的上层设计更是重中之重。走出有中国特色的数字化道路,底层技术能力与上层设计能力缺一不可。


对企业级软件架构设计方法的研究需要所有人共同关注,它是在持续进化的,也是未来企业走向数字化过程中,实现业务与技术深度融合的必经之路。Brooks先生在同一本书还提到:“好的设计者应该投入大量精力来学习判例……但现代设计匆忙的节奏却对这种实现非常不利”,他写下此语是在10年前,今天,这种情况只能说是有过之而无不及吧。


讨论架构问题永远是困难的,虽然笔者能力有限,但是出于对架构理论的爱好,还是尝试通过本文与各位读者共同探讨架构方法的演进与改良。


Source: 中台辨析:架构的演进趋势

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我是怎么用数学方法,统计分析远程研发团队效能的?


远程办公最大的挑战,其实在于人的低效。但值得注意的是,效率问题并不仅存在于远程办公中,只是在集中办公、监管强度更大的场景下被隐藏了。而这次全国范围内的远程办公实验,使低效问题集中暴露出来。


在组织建设中,被频繁提及的一个词语是自驱力。没有管理者不希望培养出一个具备强大自驱力,在弱监管下也能高效工作的团队;也没有员工不希望自己的自驱力获得充分信任,进而拥有足够空间自由发挥。那么如何培养团队的自驱力呢?


以下内容整理自 2 月 10 日晚 Merico 思码逸的 CEO 任晶磊在《鲲鹏说》直播节目中的分享(部分内容有删减),供 TGO 鲲鹏会的读者们阅读,从而学会用数据指标观测及衡量团队效能,找到效能提升的症结点与破局点。



获取完整版分享 PPT,请关注“TGO 鲲鹏会”微信公众号回复“远程办公”查收下载链接。


大家好,我是任晶磊,Merico 思码逸 CEO,也是 TGO 鲲鹏会北京分会会员。今天我要给大家分享的内容是《远程技术团队的绩效管理与激励》,主要包含三个方面:


Source: 我是怎么用数学方法,统计分析远程研发团队效能的?

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14天,几十个志愿者:开源疫情防护语料库“疫战 2020”发布


春节至今,疫情实时牵动着所有人的神经。除了奋战在一线的医护人员,越来越多的科技公司和技术人员希望尽自己的一份力,通过技术手段为社会提供可能的帮助。作为一家技术媒体,InfoQ记录着每一个为之努力的技术人和背后的故事。



头图寄语:翻过这座山,就是光明


疫战 2020项目正式发布


“我们看到有很多文章在传播错误的防护知识,我们看到权威机构发布的疫情防护手册内容需要被更多人使用,我们看到疫情有关的各种工具散落于网络中不能被一站式获取,我们看到很多人因为疫情陷入焦虑中,我们看到国务院针对疫情热点问题的权威回应需要方便获得… ”


为了帮助大家在浩如烟海的信息中快速找到相关问题的靠谱答案,2月1日,用友白清杰发起了一个关于新型冠状病毒疫情防护的开源语料库“疫战 2020”,该项目很好地弥补了目前底层基础语料的缺口。



Source: 14天,几十个志愿者:开源疫情防护语料库“疫战 2020”发布

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登上Nature!中国量子中继技术取得重大突破


本次实验向实现量子中继迈出了重要一步。



近日,中国研究团队在英国《自然》杂志发表新论文介绍,他们成功在两个由50公里长光纤连接的量子存储器间实现量子纠缠,为构建基于量子中继的量子网络奠定了基础。这项研究由中国科学技术大学、济南量子技术研究院以及中国科学院上海微系统与信息技术研究所合作开展。



50公里通信距离:足够连接两座城市


实验中,研究团队结合多项新技术,成功在两个由50公里长光纤连接的量子存储器间实现双节点的量子纠缠,这一距离足以用于连接两座城市


团队表示,学术界广泛采用的量子通信网络发展路线是通过基于卫星的自由空间信道实现广域覆盖,同时利用光纤网络实现城域及城际地面覆盖。然而光子在光纤上的节点间传输时,受限于光纤的固有衰减,目前最远的点对点地面安全通信距离仅为百公里量级。


实验方案示意图


Source: 登上Nature!中国量子中继技术取得重大突破

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“高端”小米,对战华为

戴着口罩的雷军出场了。


2月13日,小米举办年度5G旗舰小米10系列新品发布会。与以往不同的是,这是一场“云发布会”,没有任何台下互动,所有观众都在屏幕前看直播。


正如雷军所说,这是一场特殊情况下的特殊发布会。



由于新冠病毒肺炎引发的疫情形势不明朗,小米在5天前宣布发布会将采取纯网上直播的方式举行,这也是行业内首次。当天,包括高通、三星显示、汇顶科技在内的多个供应商纷纷在这条消息下留言:“行业需要一场旗舰发布会”。


受疫情影响,在小米发布会的同一天,全球性科技展会MWC(世界移动通信大会)被主办方正式宣布取消,华为、小米和OPPO等多家参展厂商均受到影响。OPPO决定,将原计划于2月22日举行的“OPPO Find X2 全球发布会”延至3月举行。


“千万不要低估了办一场直播发布会的难度。”疫情发生后,雷军表示内部天天在讨论发布会是否要取消、不取消的话要怎么做,压力非常大,也很痛苦。直到2月4日拍板决定干之后,大家心情才稍微平复下来,但同时也面临着当下大多数公司都在苦恼的问题,例如如何在远程办公的条件下让发布会团队高效工作。


Source: “高端”小米,对战华为

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程序原本(五):海量数据运算中公开的秘术

程序原本(五):海量数据运算中公开的秘术


编者按:本文节选自周爱民著《程序原本》一书中的部分章节。


海量数据运算中公开的秘术:传递逻辑而不是传输数据


数据或逻辑的不变性是这两类大型系统(以及系统开发语言)的核心区别,如图49所示的两种“PD模型”1


1 PD模型描述处理(Process)与数据(Data)之间的关系,通常用于对计算范式的描述。



图1 两种 “PD模型”:数据或逻辑的不变性

函数式语言,例如Erlang和MapReduce,主张第一种系统模型(另一种模型在后文中另作讨论),因此适宜于编写逻辑确定的系统。它使数据D穿过逻辑,形成D’,这一过程是确定的;而由D’与其他的、后续的逻辑构成的部分(子系统或领域),并不影响当前系统的确定性。


Source: 程序原本(五):海量数据运算中公开的秘术

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Web开发者的十大噩梦

我是一名 Web 开发者,身边有很多人以为我的工作很轻松。他们经常看到我坐在家里敲着键盘,旁边放着一杯热腾腾的咖啡,但他们没有看到我面前的这台电脑里都发生了什么。 几乎每个开发者都会面临同样的问题:糟糕的时候犹如噩梦般的恐怖,有时候碰到坏运气,有时候会觉得“一定是有人对我开了个可怕的玩笑”,感觉从桥上纵身一跃比活着更容易。如果你也是一名经验丰富的 Web 开发者,曾经与很多客户合作过项目,那很可能也遇到过这样的情况。


那些想成为 Web 或 App 开发者的人,他们很可能最后也会遇到以下这些情况。准备好面对它们吧,它们是 Web 开发者不得不面对的 10 个最恐怖的噩梦。


1. 修改别人的代码


如果你刚加入一家新公司,很可能会发现自己处于这样的一个境地:接手其他人留下的项目。项目的代码可能很长,很复杂,难以读懂,有很多 bug,而且已经上线了。当然,你有可能是那幸运的 5%,不需要去修改这些代码,但真实的情况是,要你修改代码的可能性更大。


开发者就像作家一样,他们都有自己的编码风格,于是问题就来了。这个时候,文档成了救星。如果你一直讨厌写文档(我们不都讨厌吗?),那么这个时候你会意识到,对于那些需要修改你代码的人来说,文档就是救星。


如果没有文档,接盘的开发者必须逐行阅读代码,以便“参透”代码原始作者的想法。也只有到了这个时候,我们才会希望有心灵感应这种东西。


Source: Web开发者的十大噩梦

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为什么我离开了BAT们

时至今日,仍旧有很多人习惯性地把 BAT 指代为中国互联网的代表性企业。BAT 们都是伴随着中国互联网一路走来,在浪潮巅峰起起伏伏、外表光鲜亮丽的科技公司。对很多开发者来说,一份 BAT 的 Offer 几可相当于 Dream Job 的代名词,更遑论 Google 之类的技术圣地。


但仍旧有很多人,拿到了这些大厂的 Offer,几年以后放弃了百万年薪、千万期权,选择了离开,为什么呢?我们试图寻找这背后的一些共性。


被变化拥抱走了



2019 年 12 月 19 日,又一次组织架构调整后,我终于决定拥抱新的变化。



总部在杭州的阿里巴巴,是杭州人心中堪称国企级别的铁饭碗,杭州的相亲市场上,绩效不低于 3.75 甚至是大爷大妈们为儿女求偶的硬性指标之一。Ice 此前在阿里巴巴工作多年,拿 3.75 的次数也不在少数,但他在最近一次的集团组织架构调整以后,却选择了离职。



阿里老说的一句话就是拥抱变化,每过一年你就会发现从领导到同事都换了一批。


Source: 为什么我离开了BAT们

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图数据库竞争日趋激烈,淘汰正在进行


图数据库与云计算结合是必然趋势,原生、并行是核心技术优势,TigerGraph 将迎来全面爆发。



大数据时代的业务增长带来了两个明显的变化:数据量的剧增和数据关联的复杂化。与此同时,用户对于数据价值的期望越来越高,这些变化催生了数据库的变革和创新。图数据库由于提供了对关联数据最直接的表达,以及图模型对异构数据天然的包容力,使得图数据库迎来飞速发展的状态。


2019 年年初,Gartner 数据与分析峰会上将图列为 2019 年十大数据和分析趋势之一,并预计到 2022 年,全球图处理及图数据的应用将以每年 100% 的速度迅猛增长,2020 年保守估计将达到 80 亿美元。市场尚处于蓝海,竞争却遍布全球。


图片来源:Gartner 2019 年十大数据和分析技术趋势

在美国,图数据库是近年来所有数据库里发展速度最快的,其中一家典型的公司就是 TigerGraph。TigerGraph 成立于 2012 年,总部位于硅谷。2017 年 11 月 8 日,TigerGraph 发布新一代企业级实时图数据库平台,在市场上引起轩然大波。为什么从创立到发布第一款产品间隔了 5 年?TigerGraph 中国区总经理乌明捷解释,“基于 C++ 从底层核心做起,利用分布式技术,支持万亿级别节点,具备高性能和高可扩展性,并且操作界面十分简单。我们用 5 年的蛰伏换来了产品的好口碑。原生、并行是我们的差异化优势。”


而在国内,越来越多的公司也开始进入图数据库领域,针对内部的产品开发相应的图数据库系统,但这种图数据库的应用针对性较强,所以并不适用于市场上其他客户。


Source: 图数据库竞争日趋激烈,淘汰正在进行

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如何用Python在笔记本上分析100GB数据?

许多组织都想尽可能多地收集和利用数据,从而改进业务、增加收入和提升影响力。因此,数据科学家们要面对50GB,甚至500GB数据集的场景变得越来越普遍。


目前,这些数据集处理起来有点麻烦。就大小而言,它们可以放进你笔记本电脑的硬盘里,但却无法装入内存。所以,仅仅打开和查看它们就很困难,更何况进一步探索和分析。


处理这样的数据集时,一般有3种策略。


第1种是对数据进行子抽样,但它有一个明显缺点:可能因忽略部分数据而错失关键信息,甚至误解数据表达的含义。


第2种是使用分布式计算。虽然在某些情况下这是一种有效的方法,但是管理和维护集群会带来巨大开销。想象一下,要为一个刚超出内存大小、大概30-50GB的数据集就建立一套集群,对我来说,这似乎有点“用力过猛”。


第3种是租用一个内存大小等同于数据集大小的强大云服务实例,例如,AWS 提供了TB级内存的云服务实例。但这种情况还需要管理云数据存储空间,并且在每次实例启动时都要等待数据从存储空间传输到实例。另外还需要应对数据上云的合规性问题,以及忍受在远程机器上工作带来的不便。更别提成本,虽然开始会比较低,但随着时间推移会快速上涨。


Source: 如何用Python在笔记本上分析100GB数据?

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架构周报:多地使用无人机扫码登记入城;旷视等企业申请贷款研究戴口罩人脸识别;VR让过世亲人团聚

本期架构视点:受新冠疫情影响,全国多滴使用无人机扫码登记入城;VR 建模技术让过世亲人团聚;亚马逊上诉,法院暂停微软中标的五角大楼云计算合同;Android 之父的公司宣布倒闭,3.3 亿美元投打水漂;旷视申请贷款研究戴口罩人群的人脸识别;世界移动通信大会因疫情停办。


万万没想到


多地使用无人机扫码登记入城


在新冠疫情下,中国多地使用无人机悬挂二维码的方式进行车辆人员登记,减少人员之间的接触。新华网报道,随着返深车辆和人员的增加,深圳从 8 日开始启用线上车辆申报登记。为提高申报效率,搭载喊话器、悬挂申报二维码的无人机成为防疫一线工作人员的得力助手。民警操作无人机在车辆队伍中穿梭,并通过喊话器提醒驾乘人员扫码登记,减少人员接触的同时提高了效率。中新网报道,贵州全省各社区、小区推广“二维码快速登记小程序”,该程序由贵州省公安厅研发,是根据大数据匹配规则,基于贵州省大数据局、贵州省卫生健康委员会、云上贵州公司和通信运营商提供的大数据,实现对关注对象来贵州情况进行快速识别和信息登记。



视频源自网络

VR 建模技术让过世亲人团聚


韩国 MBC 电视台近期播出了一档名为《I Met You》的纪录片,片中主人公的女儿于三年前罹患血癌不幸去世,伤心的母亲一直走不出伤痛阴影。一家韩国 VR 公司为此派出了技术人员对其进行采访,从照片视频中提取过世女儿的表情、肢体动作数据,引入 AI 语音合成技术,历时 8 个月完成了对其女儿的建模。视频中,母女二人在虚拟世界得以重逢,母亲给女儿补上了一场生日。结尾,母亲哄着女儿入睡,并目送她变成一束光离开。


亚马逊上诉,法院暂停微软中标的五角大楼云计算合同


去年 10 月,微软赢得了五角大楼为期十年的 100 亿美元 JEDI 云计算合同,该合同将为五角大楼提供从基础的储存到人工智能处理、机器学习和关键任务工作负载处理的能力。微软的竞争对手、云计算巨头亚马逊对此表示不服,它提起了上诉,认为美国总统特朗普对亚马逊有偏见,经常批评亚马逊以及 CEO Jeff Bezos。特朗普声称 Bezos 拥有的华盛顿邮报不公平地报道他的政府。因亚马逊的诉讼,法官临时阻止了五角大楼的云计算合同。


Source: 架构周报:多地使用无人机扫码登记入城;旷视等企业申请贷款研究戴口罩人脸识别;VR让过世亲人团聚

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字节跳动开源Objective-C & Swift 最轻量级 Hook 方案

Github 项目地址:https://github.com/larksuite/SDMagicHook


背景


某年某月的某一天,产品小 S 向开发君小 Q 提出了一个简约而不简单的需求:扩大一下某个 button 的点击区域。小 Q 听完暗自窃喜:还好,这是一个我自定义的 button,只需要重写一下 button 的 pointInside:withEvent:方法即可。只见小 Q 手起刀落在产品小 S 崇拜的目光中轻松完成。代码如下:



次日,产品小 S 又一次满怀期待地找到开发君小 Q:欧巴~,帮我把这个 button 也扩大一下点击区域吧。小 Q 这次却犯了难,心中暗自思忖:这是系统提供的标准 UI 组件里面的 button 啊,我只能拿来用没法改呀,我看你这分明就是故意为难我胖虎!我…我…我.----小 Q 卒。


在这个 case 中,小 Q 的遭遇着实令人同情。但是痛定思痛,难道产品提出的这个问题真的无解吗?其实不然,各位看官静息安坐,且听我慢慢分析:


Source: 字节跳动开源Objective-C & Swift 最轻量级 Hook 方案

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蚂蚁金服研发框架总览,SOFABoot 框架剖析

本文为《剖析 | SOFABoot 框架》第一篇,本篇作者纶珥,来自蚂蚁金服。《剖析 | SOFABoot 框架》系列由 SOFA 团队和源码爱好者们出品,项目代号:<SOFA:BootLab/>,文章尾部有参与方式,欢迎同样对源码热情的你加入。


SOFABoot 是蚂蚁金服开源的基于 SpringBoot 的研发框架,提供了诸如 Readiness Check、类隔离、日志空间隔离等能力,用于快速、敏捷地开发 Spring 应用程序,特别适合构建微服务系统。


SpringBoot 基于 Spring 的按条件配置(Conditional Configuration),结合 starter 依赖机制提供了快捷、方便开发 Spring 项目的体验,获得了极大的成功;SOFABoot 同样在这两个能力上基于 SpringBoot 扩展出适应于金融级应用开发框架。作为脱胎于蚂蚁金服内部对于 SpringBoot 的实践,SOFABoot 补充了 SpringBoot 在大规模金融级生产场景下一些不足的地方,例如 Readiness 检查、类隔离和日志空间隔离等等能力。在增强了 SpringBoot 的同时,SOFABoot 还提供了让用户可以在 SpringBoot 中非常方便地使用 SOFAStack 中间件的能力。


SOFABoot :https://github.com/sofastack/sofa-boot


1 功能点概览


SOFABoot 完全兼容 SpringBoot,SpringBoot 技术栈可以快速切换到 SOFABoot 技术栈:修改项目 pom 依赖的 <parent/> 节点,例如将:


Source: 蚂蚁金服研发框架总览,SOFABoot 框架剖析

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