上次《百亿级数据DB秒级平滑扩容！》之后，很多朋友提问，说如果不是“双倍”扩容，能否做到平滑迁移，不影响服务呢？适用什么场景？互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下：（1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑；（2）中游是服务层service，封装数据访问；（3）下游是数据层db，存储固化的业务数据；服务化分层架构的好处是，服务层屏蔽下游数据层
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2020-11-16 13:59:24
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ServiceMesh(2)上一篇介绍了《ServiceMesh究竟解决什么问题？》，当微服务架构体系越来越复杂的时候，需要将“业务服务”和“基础设施”解耦，将一个微服务进程一分为二：一个进程实现业务逻辑，biz，即上图白色方块一个进程实现底层技术体系，proxy，即上图蓝色方块，负载均衡、监控告警、服务发现与治理、调用链…等诸多基础设施，都放到这一层实现如此解耦之后：biz不管是调用服务，还是提
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2020-11-16 13:58:44
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SM，第一篇服务网格（ServiceMesh）这两年异常之火，号称是下一代微服务架构，接下来两个月，准备系统性的写写这个东西，希望能够让大家对最新的架构技术，有个初步的了解。画外音：我的行文的风格了，“为什么”往往比“怎么样”更重要。互联网公司，经常使用的是微服务分层架构。画外音：为什么要服务化，详见《服务化到底解决什么问题？》。随着数据量不断增大，吞吐量不断增加，业务越来越复杂，服务的个数会越来
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2020-11-16 13:58:09
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上周面试一个候选人，问了一个数据结构与算法的问题，表达式求值。题目大概是这样的：输入长度为n的字符串，例如：1+2+345输出表达式的值，即：63我暗示的问：应该用什么数据结构？候选人回答：栈。画外音：算是答对。问：时间复杂度呢？回答：O(n^2)画外音：额，应该不需要两个for循环吧。我接着提示：应该先计算哪一步？候选人回答：先计算3*4。画外音：额，难道是乘除大于加减？实际应该先计算1+2，说
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2020-11-16 13:57:51
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这是一个真实的故事。【上】我叫“小孩子”，一个后端研发工程师，平时喜欢搞技术，看源码。和大部分互联网公司一样，我使用MySQL作为存储，在研究MySQL，学习MySQL的过程中，我遇到了这样一些困难：（1）网上MySQL的资料不系统，多而杂；（2）有的书偏应用，比较浅，底层原理没有讲；（3）有的书语言比较晦涩，比较难懂；我在想，会不会有很多技术的小伙伴，在学习MySQL的时候，会不会遇到类似的问题
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2020-11-16 13:56:12
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以前的文章讨论过《互联网架构，究竟为啥要做服务化？》，随着数据量、并发量、业务复杂度的增长，互联网架构会出现以下问题：代码到处拷贝底层复杂性扩散基础库（so/jar/dll）耦合SQL质量得不到保障，业务相互影响数据库耦合“服务化”是一个很好的解决上述痛点的方案。那么问题来了，微服务架构多“微”才合适？行业内有这样四类常见实践。实践一：统一服务层这是最粗犷的玩法，所有基础数据，都通过一个统一的服务
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2020-11-16 13:55:14
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架构师之路年终总结（八）-算法篇写了几万字关于算法与数据结构的文章，稍作总结，希望对大家有帮助。画外音：都是面试官最喜欢问的，必须要掌握。1.TopK问题六种方法求解TopK问题，阅读量超高。《拜托，面试别再问我TopK了！》全局排序、局部排序，堆，分治法，减治法，随机选择等六种方法，时间复杂度从平方到线性，彻底搞懂TopK。画外音：分治法，减治法的本质是什么？2.数1问题四种方法求解数1问题，阅
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2020-11-16 13:54:58
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年初花了一些笔墨写互联网常见的推荐算法，没有复杂的公式，没有晦涩的技术词汇，只有通俗的案例，每篇1分钟，保证弄懂。《从电影推荐开始，聊协同过滤》什么是协同过滤协同过滤的3步骤一张excel表格，秒懂协同过滤《从职位推荐开始，聊内容推荐》什么是基于内容的推荐基于内容的推荐的3步骤明明职位要求6000+，为啥会出3000+的推荐结果《我不是潘金莲，聊相似性推荐》没有用户行为数据，能不能做电影推荐相似度
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2020-11-16 13:53:59
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毕昇JDK，重现了“活字印刷术”的传奇中央处理器，即CPU，包含很多种设计架构。其中最常见的架构有两种，一种是X86架构，一种是ARM架构。这两种架构有什么不同呢？主要是使用的指令集不一样。X86架构使用CISC指令集，即复杂指令集，最典型的代表就是英特尔处理器。ARM架构使用RISC指令集，即精简指令集，华为的鲲鹏就是基于ARM架构。OpenJDK，对于X86架构处理器有很好的支持，虽然也基本支
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2020-11-16 13:53:36
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思路 方法一：二分法之一 (类似暴力) (1) 用二分法找到第一个target所在的位置 (2) 之后在此位置前后顺序查找依次计数target的出现次数 复杂度分析 时间复杂度：最坏情况下O(n) 空间复杂度：O(1) ...
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2020-11-16 13:13:01
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