作者 主题: InfoQ  (阅读 231873 次)

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伴鱼发布系统实践:集泳道、灰度、四端和多区域于一体的设计与权衡

伴鱼发布系统的演进之路:从服务器、web、安卓和ios各自一个发布系统到全公司统一的、支持泳道、灰度和多区域的东风发布系统的思考和权衡的过程。目前该发布系统承载伴鱼公司所有的发布任务,在公司级别的统一了发布规范与流程。
Source: 伴鱼发布系统实践:集泳道、灰度、四端和多区域于一体的设计与权衡

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苹果因暴乱再关美国门店,却在天猫618用5小时拿下5亿元

美国门店再次被迫关闭


苹果在疫情中失去了九成以上的零售门店,而刚刚重启的美国零售店又遭到了打击。


美国各地爆发的抗议活动使众多品牌线下商店成为暴徒袭击目标,店面被严重破坏,商品也遭到抢掠,苹果也没有例外。


外媒报道,在俄勒冈州的波特兰,先锋广场苹果零售店近10米高的窗户四面都被砸碎。有人闯入昏暗的零售店中,拿起苹果产品逃跑,包括桌上陈列和货架上的产品。据悉,这家零售店不久前才刚刚重新开业,现在需要对外部进行大规模维修后,才能重新向顾客开放。



俄勒冈州波特兰市苹果商店被示威者破坏,来源:appleinsider

抗议者还破坏了亚利桑那州斯科茨代尔的Apple Store商店。视频显示,数十人冲进苹果专卖店,试图再次抢走iphone和macbook。


Source: 苹果因暴乱再关美国门店,却在天猫618用5小时拿下5亿元

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数据产品经理实战-数据门户搭建(上)

技术并不能解决所有问题,很多问题需要管理机制配合完成,但是技术本身可以降低管理的复杂性,增强管理的可落地性。
Source: 数据产品经理实战-数据门户搭建(上)

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万丈高楼平地起:Walmart如何打造平台团队

每一款软件,都是从一行代码开始的,并以此为基础发展起来的。Walmart 网站亦不例外。在过去的几年里,我们推出了一系列的功能,我们的销售额以惊人的速度增长。仅就用户的交易流(购物车和结账)而言,我们工程团队的规模成倍增长,我们的代码库也随之增长。


伴随着成长的阵痛,软件熵(software entropy)也开始出现了,产品开发人员不得不管理几个交叉关注点以及他们的功能工作和时间表。为了提高效率,需要构建通用抽象(common abstractions)、与其他内部平台的接口、修复常见问题,并且不留任何破损的窗户。为此,我们需要从整体上解决问题,来处理多个团队和应用,而不仅仅是手头上的项目。为了更有针对性地解决这个问题,我们成立了专门的团队来帮助完善我们的平台。



译注:软件熵(software entropy)是指软件的无序程度。软件熵可用来说明软件在经过不断修改后,无序程度提高的现象。 Ivar Hjalmar Jacobson 用以下的方式描述 “软件熵”:热力学第二定律说明在一个封闭系统内的无序程度不会下降,只会上升或维持定值,其无序程度可以用熵来表示。此定律似乎也可适用在软件系统内,在系统经过修改后,其无序程度(或称为熵)会上升,这可称为 “软件熵”。Andrew Hunt 及 David Thomas 用破窗理论来说明如何避免在软件开发过程中软件熵的增加。




关键是为我们的开发人员和最终用户扩展我们的平台。


但是,改进这个平台到底意味着什么呢?


这条大道过于宽泛,我需要的是方向和重点。为了帮助回答这一问题,让我们先从这三个简单的问题开始吧。


Source: 万丈高楼平地起:Walmart如何打造平台团队

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每个人都是领导者的工程团队

原文请参考 An Engineering Team where Everyone is a Leader
Source: 每个人都是领导者的工程团队

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互联网时代的界限管理

今天我们就来聊一聊关于互联网时代的界限管理。在聊界限管理之前,我们先来聊一聊:手机提示音焦虑症。
Source: 互联网时代的界限管理

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Java微服务实用指南(二)


本文将为大家介绍Java 微服务的常见问题, Java 微服务框架的选型,以及微服务实践常遇到的挑战。



常见的Java微服务问题


让我们看看特定于Java的微服务问题,从更抽象的东西(如弹性)到具体的类库。


如何使Java微服务具有弹性?


回顾一下,在构建微服务时,你实际上是用同步HTTP调用异步消息传递来进行JVM方法调用的。


这虽然基本上可以保证方法调用的执行(JVM突然关闭除外),但是一般网络调用并不可靠。


它有时可以工作,有时会由于各种原因不能工作:比如网络故障或拥塞,比如正在实施新的防火墙规则,再比如你的消息代理崩溃了。


我们来看一个典型的BillingService示例,以做进一步的了解。


HTTP / REST弹性模式


假设顾客可以在你公司的网站上购买电子书。为此,你只需实现一个计费微服务,线上商店可以调用它来生成实际的PDF发票。


Source: Java微服务实用指南(二)

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DolphinDB 在台湾永丰金证券的应用

永丰金证券是一家在台湾经济业务市占率排行第四的大型券商,外部用户和内部员工都是通过各类电子平台接入到系统来提交服务需求,例如 Web、手机 App、Windows Application 以及 B2B、B2C API 等等。


目前,永丰金证券各个电子平台的服务需求处理与回应都是由资讯部门来完成的,据了解平台最高同时在线人数可以达到 12000 人,其中行情数据资料的查询、处理、落地和再应用是最繁重的业务。


2020 年 3 月 23 日,台湾证券交易所改变了交易撮合机制,从原本 5 秒集中撮合制度改为微秒 (百万分之一秒) 逐笔撮合制度,总体数据量增加为原先的 2-4 倍,峰值期间数据量增加为原本 4-6 倍。面对行情数据的增加,永丰金证券原来的行业处理系统出现了瓶颈,需要寻求新的解决方案。


经过对性能、扩展性、成熟度、综合拥有成本等方面的综合考量,永丰金证券放弃了 kdb+、InfluxDB 和 Kafka,最终选择了 DolphinDB 作为行情系统的基础平台。


面临的业务痛点


为了给用户提供相应的服务,永丰金证券的服务架构需要提供行情的 Tick 留存、查询,即时性的时序查询 (分 K、日 K),各项行情的资讯快照,以及技术分析的资料库。但之前的行情数据服务架构存在很多问题,例如功能扩充不易、效能不佳、系统整合成本高以及异常排除不易等。


Source: DolphinDB 在台湾永丰金证券的应用

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“套娃”攻击 NetBeans 构建过程,GitHub发现新的恶意软件Octopus Scanner


GitHub 安全博客发布了一则通知,警告用户目前正有一种新的恶意软件在攻击 Java 项目。据了解,这是一个针对 Apache NetBeans IDE 项目的开源供应链攻击,GitHub 安全团队将其称为 Octopus Scanner。一旦感染,恶意软件会寻找用户开发系统上的 NetBeans 项目,然后将恶意负载嵌入到项目文件中,使得每次项目构建都会执行恶意负载。



3 月 9 日,GitHub 收到了安全研究员 JJ 发来的警告通知:“我发现了一组感染了恶意程序 Octopus Scanner 的开源库。”随后,GitHub 开始自查,在站点上共发现了 26 个包含 Octopus Scanner 恶意软件的存储库。


据 GitHub 称:“当用户下载了这 26 个存储库中的任何一个时,该恶意软件就会像自传播病毒一样,感染本地计算机,并扫描用户的工作站,查看是否有本地 NetBeans IDE 安装,如果有,会继续深入影响计算机中的其他 Java 项目。”


安全研究员 JJ 表示,如果发现了 NetBeans IDE,Octopus Scanner 恶意软件会通过以下两个步骤继续进行 NetBeans 项目的后门构建:



  • 每次构建项目时,产生的 JAR 文件都会被 dropper 感染。执行时,dropper 有效负载会确保本地系统持久性,并产生一个远程管理工具(RAT),连接到 C2 服务器。

  • 它会阻止新项目构建来替换受感染的构建,以确保恶意构建项目一直存在。


Octopus Scanner 的感染过程


Octopus Scanner 恶意软件可以在 Windows、Linux 和 macOS 上运行,能够识别 NetBeans 项目文件,并将恶意有效负载嵌入项目文件和构建 JAR 文件中。


Source: “套娃”攻击 NetBeans 构建过程,GitHub发现新的恶意软件Octopus Scanner

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万字长文,助你吃透Eureka服务发现机制!

这篇文章我们从服务发现的基本概念入手,再结合Eureka的具体实现,深入分析服务发现背后要解决的问题与设计原理。这不仅是我们阅读这个系列文章,学习微服务,学习分布式系统的必经之路,同时很多设计理论,也可以为我们学习其他技术打下坚实的基础。
Source: 万字长文,助你吃透Eureka服务发现机制!

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快照隔离而非ACID:MongoDB数据一致性能力遭质疑

在一篇题为“MongoDB和Jepsen”的文章中,MongoDB官方声称他们的数据库通过了“业界最严格的数据安全性、正确性和一致性测试”。作为回应,Jepsen官方发表了一篇文章,指出MongoDB 3.6.4实际上没有通过他们的测试,而MongoDB 4.2.6的问题则更多,包括“回溯关联性事务”(回溯关联性事务是指事务会反转操作顺序,让读操作可以看到未来写操作的结果)。


Jepsen在官方Twitter上对Maxime Beugnet做出了回复:



不得不承认,在看到那个网页时,我大吃一惊。在测试报告中,MongoDB不仅丢失数据,还违背了关联关系,它怎么就成为“当今所有可用数据库中具有最强大的数据一致性、正确性和安全性保证的数据库之一呢”!



上述的报告出自Kit Patella的一篇题为“MongoDB 3.6.4”的文章,而Kyle Kingsbury的新报告对此进行了扩展:



类似地,MongoDB的默认读选项允许中止读,即读操作可以观察到未完全提交并可能在未来被丢弃的状态。正如“读隔离级别一致性”文档所指出的:“读未提交是默认的隔离级别”。


我们发现,由于这些默认设置,MongoDB的关联会话在默认情况下并不会保持关联一致性:用户需要同时指定写操作和读操作的选项为“majority”才能获得关联一致性。MongoDB关掉了这个问题,说原本就是这样设计的,并更新了隔离级别文档,说即便MongoDB提供了“客户端会话的关联一致性”,但并不保证,除非用户小心使用读操作和写操作选项。现在,文档中有一个表格详细描述了较弱的读写关注点属性。


Source: 快照隔离而非ACID:MongoDB数据一致性能力遭质疑

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Google开源表格解析器TAPAS:使用表格数据回答自然语言问题

Google开源了表格解析器(简称:TAPAS),它是一个使用表格数据回答自然语言问题的深度学习系统。TAPAS接受了从维基百科提取的620万个表格数据的训练,在几个基准环境上其性能都达到甚至超过当下最先进的其他系统。


Google的联合创始人Thomas Müller最近在一篇博客中对TAPAS的工作原理做了简单概述。提供一份数字形式的表格数据,如运动比赛结果数据或者财务统计数据,那么TAPAS就可以使用这个表格数据推断出自然语言问题的答案。举个例子,如果提供一份运动锦标赛的数据列表,那么可能TAPAS就能回答“哪个队获得的冠军数最多?”问题。过去解决类似问题的方式,是将自然语言的查询直接转换为类似SQL这样的软件查询语言,然后运行在数据库中。而TAPAS可以直接在数据上进行操作,且在常见问题基准测试中,其性能都超过了之前的模型。在Microsoft的顺序问答(SQA)数据集测试中,其性能相比于之前的模型提高了12个百分点以上;在标准的维基表格问题(WTQ)数据集的测试中,其性能也提高了4个百分点以上。


对于如何使用表格数据回答自然语言问题,早期很多AI系统都是通过一种被称为语义解析的方式解决的。这种方式是将自然语言的问题转换成一种“逻辑形态”——其本质上是将人类语言转换成编程语言。而对于表格数据的问题,这种逻辑形态通常就是诸如SQL之类的查询语言了。不管是Microsoft还是Salesforce都开发过类似的系统。但是根据 Google 团队的说法,语义解析的一个缺点是,它和所有的监督式学习一样,需要一个手工标记的数据集; 只有在这种情况下,才能将自然语言问题映射成逻辑形态。谷歌团队发现这一步骤完全是可以跳过的,因此TAPAS是直接输出“一个表格单元格的子集和一个可能的数据聚合操作(译者注:如求和、求平均,为空等)”。



图片来源:https://ai.googleblog.com/2020/04/using-neural-networks-to-find-answers.html


Source: Google开源表格解析器TAPAS:使用表格数据回答自然语言问题

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Recoil:面向React的新的状态管理库

Recoil是Facebook推出的一个全新的、实验性的JavaScript状态管理库,它解决了使用现有Context API在构建较大应用时所面临的很多问题。


因为React主要是一个UI库,开发人员通常会在使用React的同时使用一个状态管理方案以简化数据的处理。


很多现有的状态管理方案都是基于React在2014年引入的Flux架构的。然而,尽管像Redux和MobX这样的库能够确保应用的状态保持一致,但是对于很多应用来讲,它们所带来的开销是难以估量的。


为了解决这个问题,React引入了一个简单的替代方案Context API,它允许开发人员通过组件树共享数据,而不必在每个级别手动传递属性。


Recoil为开发人员提供了另外一个解决方案,这些开发人员可能想要避免使用那些已经成熟的状态管理系统,但是又觉得Context API太具局限性。


Source: Recoil:面向React的新的状态管理库

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深度解读Flink 1.11:流批一体Hive数仓

Flink 1.11 features 已经冻结,流批一体在新版中是浓墨重彩的一笔,在此提前对 Flink 1.11 中流批一体方面的改善进行深度解读,大家可期待正式版本的发布。


Flink 1.11 中流计算结合 Hive 批处理数仓,给离线数仓带来 Flink 流处理实时且 Exactly-once 的能力。另外,Flink 1.11 完善了 Flink 自身的 Filesystem connector,大大提高了 Flink 的易用性。


数仓架构


离线数仓



传统的离线数仓是由 Hive 加上 HDFS 的方案,Hive 数仓有着成熟和稳定的大数据分析能力,结合调度和上下游工具,构建一个完整的数据处理分析平台,流程如下:



  • Flume 把数据导入 Hive 数仓

  • 调度工具,调度 ETL 作业进行数据处理

  • 在 Hive 数仓的表上,可以进行灵活的 Ad-hoc 查询

  • 调度工具,调度聚合作业输出到BI层的数据库中


这个流程下的问题是:


Source: 深度解读Flink 1.11:流批一体Hive数仓

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编程语言的老祖宗ALGOL 60诞辰60周年

2020年是ALGOL 60的60周年诞辰。ALGOL 60为多种计算机编程语言奠定了基础。


The Register网站采访了英国国家计算机博物馆的Peter Onion和Andrew Herbert,进一步了解了穿孔磁带时代的美好往昔。


ALGOL 60是ALGOL 58的继承者。ALGOL 58于1958年问世,引入了代码块的概念(代码块使用begin和end包围起来)。不过,ALGOL 60让结构化编程真正落地,并为Pascal、C语言、B语言和Simula的出现打下了坚实基础。


前剑桥大学微软研究院主任Herbert说,“在20世纪50年代,大部分代码是机器或汇编代码”,每一台电脑都有自己的独特之处。第一代编程语言被称为“Autocode”,它们的存在是为了将一些问题(比如方程)编码并翻译成机器码,但不具备现今编程语言的大部分功能。更糟糕的是,它们的特性也不尽相同,导致系统的切换变得非常麻烦。


Onion说,“有一种适用于Elliott 803机器的Autocode,但它只支持简单的表达式,比如A + B = C。如果你有一个复杂的方程,必须先把它分解成简单的二元运算。所以,程序员需要做很多工作”。


Source: 编程语言的老祖宗ALGOL 60诞辰60周年

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