简单介绍“工作流事件模式：反应式架构”。这个想法很简单：生产者通过消息通道将数据异步传递给事件消费者。如果消费者在处理数据时遇到错误，它将将该错误委托给处理器并继续处理以下消息。Consumer 不会花时间处理错误，响应能力也不会受到影响。一旦工作流程处理器收到错误，它就会尝试找出问题所在。这可能是：- 静态且确定性的错误处理程序。- 一些机器学习算法分析消息以查看数据中的异常情况。处理器更改原始数据以尝试修复它，然后将其发送回原始队列。事件使用者看到此消息并尝试再次处理它。希望这次能取得一些成功。如果工作流处理器无法确定问题所在，它会将消息发送到“仪表板”。循环中的人员将处理仪表板中的案例并将它们重新提交到原始队列。这种模式是一种反应式架构。它有助于系统具有弹性并处理错误，而不影响响应能力。你愿意尝试一下吗？

优秀可靠的数仓体系，需要良好的数据分层结构。合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。以下是该项目的分层规划。 1 设计要点 （1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构 （2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip （3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。 2 相关表 2.1 整车日志表（增量日志表） CREATE EXTERNAL TABLE ods_car_data_inc ( `vin` STRI...

0 前言数据仓库的逻辑模型指的是描述数据仓库中数据如何组织、存储和相互关联的高层次抽象模型。它不涉及数据在物理层面上的实现细节（例如具体的数据库表结构），而是关注于数据模型的设计与规划，以便于支持业务决策和数据分析工作。以下是数据仓库逻辑模型的两种常见设计方法：1 星型模式（Star Schema）星型模式是一种数据模型，其中包含一个或多个事实表和多个维度表。事实表存储量化的业务数据（事实），例如销售总额、交易次数等，并且通常包含大量记录。维度表用于存储描述性数据来提供上下文信息，例如时间、地点、产品信息等。这种模式的名称来源于其看上去像一个星星的形状——中心的事实表被各个维度表围绕。当表关系...

关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！ 作者简介：魔都技术专家兼架构，多家大厂后端一线研发经验，各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。 负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&优惠券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。 参考： 编程严选网 1 背景 在视频推荐场景： 让新启用的视频尽可能快的触达用户，对新闻类内容尤为关键 快速识别新物品的好...

Feign 第一次调用耗时较长的主要原因包括：1. **初始化时间：** Feign 在第一次调用时需要进行初始化工作，包括加载配置、创建代理对象、建立连接等，这些操作都会增加调用的耗时。2. **服务发现和注册：** Feign 在第一次调用时需要进行服务发现和注册，将服务名称解析为具体的服务地址，并建立连接。这涉及到网络通信和 DNS 解析等过程，会增加调用的延迟。3. **线程池初始化：** Feign 在进行远程调用时通常会使用线程池来管理线程，第一次调用时可能需要初始化线程池，这会增加调用的启动时间。4. **类加载和代理生成：** Feign 使用动态代理来生成客户端代码，第一次调用时可能需要加载和生成相关的类，这会增加调用的启动时间。5. **连接池初始化：** Feign 通常会使用连接池来管理 HTTP 连接，第一次调用时可能需要初始化连接池，这会增加调用的启动时间。为了减少 Feign 第一次调用的耗时，可以采取以下一些措施：- **预热：** 在应用启动时进行预热操作，提前初始化 Feign 客户端对象，加载配置信息，建立连接等，以减少第一次调用的延迟。- **连接池管理：** 可以调整连接池的大小和参数，以减少连接池初始化的时间和资源消耗。- **延迟初始化：** 可以延迟初始化 Feign 客户端对象，将初始化工作放到第一次调用之后进行，以减少应用启动时间。- **异步初始化：** 可以使用异步方式进行 Feign 客户端的初始化工作，以提高初始化的并发度和效率。通过合理配置和优化，可以有效减少 Feign 第一次调用的耗时，提高系统的性能和可用性。

0 前言 机票查询系统，日均亿级流量，要求高吞吐，低延迟架构设计。提升缓存的效率以及实时计算模块长尾延迟，成为制约机票查询系统性能关键。本文介绍机票查询系统在缓存和实时计算两个领域的架构提升。 1 机票搜索服务概述 1.1 机票搜索的业务特点 机票搜索业务：输入目的地，然后点击搜索，后台就开始卷了。基本1~2s将最优结果反给用户。这个业务存在以下业务特点。 1.1.1 高流量、低延时、高成功率 超高流量，同时，对搜索结果要求也很高——成功率要高，不能查询失败或强说成功，希望能反给用户最优最新数据。 1.1.2 多引擎聚合，SLA不一 机票搜索数据来源哪？很大一部分来源自己的机票运价引擎。为补充...

https://www.nowcoder.com/share/jump/50887551709520652785

#我的求职思考# 你觉得哪个最好？

1 服务发现的意义 为高可用，生产环境中服务提供方都以集群对外提供服务，集群里这些IP随时可能变化，也需要用一本“通信录”及时获取对应服务节点，这获取过程即“服务发现”。 对服务调用方和服务提供方，其契约就是接口，相当于“通信录”中的姓名，服务节点就是提供该契约的一个具体实例。服务IP集合作为“通信录”中的地址，从而可通过接口获取服务IP的集合来完成服务的发现。即PRC框架的服务发现：RPC服务发现原理图 1.1 服务注册 在服务提供方启动时，将对外暴露的接口注册到注册中心，注册中心将这个服务节点的IP和接口保存 1.2 服务订阅 在服务调用方启动时，去注册中心查找并订阅服务提供方的IP，然...

👨🏻‍💻工作环境🫶️团队氛围

🫶️团队氛围

感谢粉丝信赖~

阿里内部海量数据处理系统的设计：Doris立项。阿里内部产品。2010前后各种NoSQL系统爆发，各种开源NoSQL在这个时期发布出来，阿里也开发自己NoSQL系统Doris，目标支持海量KV数据存储，访问速度和可靠性高于主流NoSQL，系统要易维护和伸缩。 1 大公司如何看待内部技术产品 互联网主靠互联网产品盈利，如阿里主靠淘宝、天猫、阿里巴巴B2B网站，而公司工程师主要也是开发这些产品，但这些产品通常都要处理海量用户请求和大规模数据存储，所以在系统底层通常用到很多基础技术产品，如分布式缓存、分布式消息队列、分布式服务框架、分布式数据库等。 这些基础技术产品可选择开源技术，也可自研。自研优点...

你觉得呢？❤️职场感受