这里的灾备主要指的是依赖的存储降级方案，涉及到存储 的主要两个模块 – Auth svr：cache（redis） + db（mysql） – Route svr：cache + cache（standy） 架构—异地双活 • 要求 – 正常情况下： • 任何一个机房可推送到所有机房app – 异常情况下： • 本机房内推送可达 • 架构图如下 （核心解决路由共享问题） 架构—总结 • 异步通信接口

graph judge redis sender query mysql web alarm gitlab 问题&目标 Ø 问题 Ø 没有异地容灾 Ø 跨区域上报数据，会产生大量专线流量 Ø 隔离性不好 Ø 目标 Ø 异地容灾、高可用 Ø 节省专线带宽 Ø 支持三级网络架构 Ø 支持按照租户进行隔离 Ø 运维入口统一 argus的架构 可用区 云管区（主备） 策略 配置数据模型 租户 租户 主机 主机 主机组 主机组 模板 模板 父模板 父模板 联系人 联系人 策略 策略 策略 策略 策略 策略 租户隔离 解读argus的架构 Ø 异地容灾，高可用 Ø 所有模块可横向扩展 Ø 性能数据分三地存储，节省大量专线带宽 Ø 运维入口唯一，用户友好 Ø 兼顾了通用、个性化的监控需求 Ø 做到租户隔离 目录 Ø 团队介绍 Ø

語言版 作者：靳宇棟（@krahets） 程式碼審閱：劉代富（@Reanon） Release 1.2.0 2024‑12‑06 序 兩年前，我在力扣上分享了“劍指 Offer”系列題解，受到了許多讀者的鼓勵與支持。在與讀者交流期間，我 最常被問到的一個問題是“如何入門演算法”。漸漸地，我對這個問題產生了濃厚的興趣。 兩眼一抹黑地刷題似乎是最受歡迎的方法，簡單、直接且有效。然而刷題就如同玩“踩地雷”遊戲，自學能 ”從這個意義上看，這本 書並非完全“免費”。為了不辜負你為本書所付出的寶貴“注意力”，我會竭盡所能，投入最大的“注意力” 來完成本書的創作。 本人自知學疏才淺，書中內容雖然已經過一段時間的打磨，但一定仍有許多錯誤，懇請各位老師與同學批評 指正。 本書中的程式碼附有可一鍵執行的原始檔，託管於 github.com/krahets/hello‑algo 倉庫。 動畫在 PDF 內的展示效果有限，可訪問 www 從巧奪天工的匠人 技藝、到解放生產力的工業產品、再到宇宙運行的科學規律，幾乎每一件平凡或令人驚嘆的事物背後，都隱 藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線，許多系統都可以建模為“圖”；大到一個國家，小 到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。

模型/值对象/聚合根/实体/⽤例等）； 2. ⽅法这么多，到底谁更值得信赖； 3. 案例过于陈旧，如银⾏系统，电⼒系统等，⾥⾯阐述的⽅法和步骤到较难运⽤到互联⽹ 的业务中； 忘掉⼀些晦涩难懂的概念和复杂的步骤，从⽣活的视⻆出发，来思考我们的业务模型 DDD并⾮唯⼀ 的建模⽅法！ 从建模到放弃！ 建模：通过表象看本质 04 回到⽣活的原点 建模 映射 建模：通过表象看本质 05 业务实体—物 ➢ 业务实体：代表参与者执⾏⼀个或多个⽤例时所使⽤的“事物”。⽽这个“事物”才正是我们所需要分析的核⼼概念。 ➢ 难点：理不清软件世界中需要的“事物”怎么办？ ➢ 解法：联系⽣活中的类似场景进⾏推演；想想⽣活中什么样的场景跟直播平台很类似？ 建模：通过表象看本质 08 动态视图—规则 ➢ 动态视图：通过对象之间的交互来说明⽤例是如何被实现的 ➢ 问题：如何把实体转化为软件架构中的模块/系统 和main.go等⽂件； 2. 模块间调⽤⽅式的修改；由函数 handler改为rpc handler 总结 第四部分 总结 微服务架构的困境 业务建模 基于gokit⼯程实践 回归⽣活原点： 1. ⼈ 2. 事 3. 物 4. 规则 1. 选择合适的tools 2. 合理的⽬录结构 3. 善⽤interface{} 可扩展的业务架构 = 业务模型 + 合适的架构模型 + 优雅的⼯程实现

如果出现Go的Usage信息，那么说明Go已经安装成功了；如果出现该命令不存在，那么可以检查一下自己的PATH环境 变中是否包含了Go的安装目录。 第三方工具安装 第三方工具安装 GVM GVM gvm是第三方开发的Go多版本管理工具，类似ruby里面的rvm工具。使用起来相当的方便，安装gvm使用如下命令： bash < <(curl -s https://raw.github.com/moovweb/gvm/m IntelliJ IDEA IntelliJ IDEA 熟悉Java的读者应该对于idea不陌生，idea是通过一个插件来支持go语言的高亮语法,代码提示和重构实现。 1. 先下载idea，idea支持多平台：win,mac,linux，如果有钱就买个正式版，如果不行就使用社区免费版，对于 只是开发Go语言来说免费版足够用了 33 2. 安装Go插件，点击菜单File中的Setting，找到Plugins 类似）来组织代码。main.main()函数(这个函数主要位于主包）是每一个独立 的可运行程序的入口点。Go使用UTF-8字符串和标识符(因为UTF-8的发明者也就是Go的发明者)，所以它天生就具有多 语言的支持。 links links 目录 40 上一节: Go语言基础 下一节: Go基础 41 2.2 Go基础 2.2 Go基础 这小节我们将要介绍如何定义变量、常量、G

轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 9 图 logRecur(n float64) int { if n <= 1 { return 0 } return logRecur(n/2) + 1 } 对数阶常出现于基于分治策略的算法中，体现了“一分为多”和“化繁为简”的算法思想。它增长缓慢，是 仅次于常数阶的理想的时间复杂度。 � ?(log ?) 的底数是多少？ 准确来说，“一分为 ?”对应的时间复杂度是 ?(log? ?) 。而通过对数换底公式，我们可以 ，元素之间是一对一的顺序关系。 ‧ 非线性数据结构：树、堆、图、哈希表。 非线性数据结构可以进一步划分为树形结构和网状结构。 ‧ 树形结构：树、堆、哈希表，元素之间是一对多的关系。 ‧ 网状结构：图，元素之间是多对多的关系。 图 3‑1 线性数据结构与非线性数据结构 3.1.2 物理结构：连续与分散 当算法程序运行时，正在处理的数据主要存储在内存中。图 3‑2 展示了一个计算机内存条，其中每个黑色方

GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 9 图 logRecur(n int) int { if n <= 1 { return 0 } return logRecur(n/2) + 1 } 对数阶常出现于基于分治策略的算法中，体现了“一分为多”和“化繁为简”的算法思想。它增长缓慢，是 仅次于常数阶的理想的时间复杂度。 ?(log ?) 的底数是多少？ 准确来说，“一分为 ?”对应的时间复杂度是 ?(log? ?) 。而通过对数换底公式，我们可以得到具有 ，元素之间是一对一的顺序关系。 ‧ 非线性数据结构：树、堆、图、哈希表。 非线性数据结构可以进一步划分为树形结构和网状结构。 ‧ 树形结构：树、堆、哈希表，元素之间是一对多的关系。 ‧ 网状结构：图，元素之间是多对多的关系。 图 3‑1 线性数据结构与非线性数据结构 3.1.2 物理结构：连续与分散 当算法程序运行时，正在处理的数据主要存储在内存中。图 3‑2 展示了一个计算机内存条，其中每个黑色方

GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 9 logRecur(n int) int { if n <= 1 { return 0 } return logRecur(n/2) + 1 } 对数阶常出现于基于分治策略的算法中，体现了“一分为多”和“化繁为简”的算法思想。它增长缓慢，是 仅次于常数阶的理想的时间复杂度。 ?(log ?) 的底数是多少？ 准确来说，“一分为 ?”对应的时间复杂度是 ?(log? ?) 。而通过对数换底公式，我们可以得到具有 ，元素之间是一对一的顺序关系。 ‧ 非线性数据结构：树、堆、图、哈希表。 非线性数据结构可以进一步划分为树形结构和网状结构。 ‧ 树形结构：树、堆、哈希表，元素之间是一对多的关系。 ‧ 网状结构：图，元素之间是多对多的关系。 图 3‑1 线性数据结构与非线性数据结构 3.1.2 物理结构：连续与分散 当算法程序运行时，正在处理的数据主要存储在内存中。图 3‑2 展示了一个计算机内存条，其中每个黑色方

场景下的问题 1. Conn 难以探活, 维护连接池成本高 Go net 在 RPC 场景下的问题 2. BIO 式编程, 连接量大时, 调度开销大 1. Conn 难以探活, 维护连接池成本高 Go net 在 RPC 场景下的问题 2. BIO 式编程, 连接量大时, 调度开销大 1. Conn 难以探活, 维护连接池成本高 Go net 在 在 RPC 场景下的问题 2. BIO 式编程, 连接量大时, 调度开销大 1. Conn 难以探活, 维护连接池成本高 业界调研 netpoll gnet easygo (sofa-mosn) evio go net Epoll(ET/LT) LT LT ET/LT LT ET NIO     ZeroCopy Buffer  Multisyscall

在某公司⼯作期间，个⼈设计了⼀个叫 holmes 的⼯ 具，可以⾃动 dump profile ⾃动 dumper 能够发现的偶发线上问题⼀览 Holmes 之前定位出的线上问题，偶发死锁。 ⻓连接场景，为了连接保活， 每 15s 发送⼀次⼼跳 当⼼跳失败 6 次时，会关闭重建连 恰好有些实例出现 6 次⼼跳 与发送数据并发 出现了死锁 ⾃动 dumper 能够发现的偶发线上问题⼀览 Holmes 之前定位出的线上问题