1kafka生产者工作模式1.1生产者消息发送流程1.1.1发送原理Producer首先调用send方法进行发送，首先会经过拦截器，可以对数据进行一些加工处理。随后会经过序列化，kafka并没有采用Java提供的序列化器，而是自己实现的序列化器，但是Java提供的序列化器，会在原有数据的基础上，增加很多的用于安全校验的数据，在大数据的场景下，每次传输的数据量很大，如果在此基础上还要加入大量用于安全

1kafkabroker1.1kafkabroker工作流程这一部分大体了解下kafkaBroker的工作流程，看一下zookeeper在kafkabroker工作中发挥的作用，那些重要数据在zookeeper中存储。1.1.1zookeeper存储kafka的信息zookeeper在kafka中扮演了重要的角色，kafka使用zookeeper进行元数据管理，保存broker注册信息，包括主题（

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原文地址：【云原生】一文搞懂Kafka中的listeners和advertised.listeners以及其他通信配置参数详解listeners侦听器列表，这里配置的监听器底层调用的是ServerSocketAdaptor.bind

目录Kubectl自动补全BASHZSH关于--all-namespaces的一点说明Kubectl上下文和配置Kubectlapply创建对象查看和查找资源更新资源部分更新资源编辑资源对资源进行伸缩删除资源与运行中的Pod进行交互从容器中复制文件和目录与Deployments和Services进行交互与节点和集群进行交互资源类型格式化输出Kubectl日志输出详细程度和调试Kubectl自动补全

通过分析活动获得的数据项模型，可以认为是数据分析模型，它确定了系统的主要数据表、关系及表的主要属性。到了建模的设计活动，就可以继续细化数据项模型这个分析模型，例如丰富每个表的列属性，或者确定数据表的主键与外键，确定主键的唯一性策略，最后将数据表映射为类对象。丰富数据分析模型若要丰富每个表的列属性，除了继续挖掘业务需求，寻找可能错过的属性或辨别分配错误的属性之外，在设计阶段还需要进一步确定这些属性对

SQL与存储过程倘若选择关系型数据库，组成数据实现模型的主力军是SQL语句，这是我们不得不面对的现实。毕竟，针对数据建模的实现者大多数担任DBA角色，他（她）们掌握的操作数据的利器就是SQL。正如前面讲解数据分析模型时所说，SQL语句相当于是操作关系数据表的领域特定语言（DomainSpecificLanguage，DSL），使用SQL操作数据表更加直接而自然。SQL语句可以很强大，例如它同样提供

在软件领域中，使用最频繁的词语之一就是“服务”。在领域驱动设计中，也有领域服务、应用服务之分。通常，一个对象被命名为服务，意味着它具有为客户提供某种业务行为的能力。服务与客户存在一种协作关系，协作的接口可以称之为“契约（Contract）”。我们在这里探讨服务模型，指的是面向当前应用外部客户的远程服务，在分层架构中，属于扮演了“北向网关”角色的基础设施层。由于客户位于当前应用之外，意味着通信模式需

在EricEvans提出领域驱动设计之前，对企业系统的分析设计多数采用数据模型驱动设计。如前所述，这种数据模型驱动设计就是站在数据的建模视角，逐步开展分析、设计与实现的建模过程。通过对数据的正确建模，设计人员就可以根据模型建立数据字典。数据模型会定义数据结构与关系，有效地消除数据冗余，保证数据的高效访问。由于软件系统的业务功能归根结底是对信息的处理，由此建立的数据模型也可以通过某种编程手段来实现，

从单体前端到微前端为了解决单体前端的问题，我们可以借鉴微服务的设计思想，引入微前端概念。将微服务理念扩展到前端，解决中台微服务化后，前端由于仍为单体而存在的逻辑复杂和臃肿的问题。在前端设计时我们需要遵循单一职责和复用原则，按照领域模型和微服务边界，将前端页面进行拆分。同时构建多个可以独立部署、完全自治、松耦合的页面组合，其中每个组合只负责特定业务单元的UI元素和功能，这些页面组合就是微前端。微前端

我们可以用DDD领域建模的方法来构建中台业务模型。你可以选择两种建模策略：自顶向下和自底向上的策略。具体采用哪种策略，你需要结合公司的具体情况来分析。1.自顶向下的策略第一种策略是自顶向下。

领域对象的整理完成微服务拆分后，领域模型的边界和领域对象就基本确定了。我们第一个重要的工作就是，整理事件风暴过程中产生的各个领域对象，比如：聚合、实体、命令和领域事件等内容，将这些领域对象和业务行为记录到下面的表格中。你可以看到，这张表格里包含了：领域模型、聚合、领域对象和领域类型四个维度。一个领域模型会包含多个聚合，一个聚合包含多个领域对象，每个领域对象都有自己的领域类型。领域类型主要标识领域对

演进式架构如何判断微服务设计是否合理呢？其实很简单，只需要看它是否满足这样的情形就可以了：随着业务的发展或需求的变更，在不断重新拆分或者组合成新的微服务的过程中，不会大幅增加软件开发和维护的成本，并且这个架构演进的过程是非常轻松、简单的。这也是微服务设计的重点，就是看微服务设计是否能够支持架构长期、轻松的演进。微服务还是小单体？有些项目团队在将集中式单体应用拆分为微服务时，首先进行的往往不是建立领

服务的协作1.服务的类型按照分层架构设计出来的微服务，其内部有Facade服务、应用服务、领域服务和基础服务。各层服务的主要功能和职责如下。Facade服务：位于用户接口层，包括接口和实现两部分。用于处理用户发送的Restful请求和解析用户输入的配置文件等，并将数据传递给应用层。或者在获取到应用层数据后，将DO组装成DTO，将数据传输到前端应用。应用服务：位于应用层。用来表述应用和用户行为，负责

为什么DDD适合微服务？DDD是一种处理高度复杂领域的设计思想，它试图分离技术实现的复杂性，并围绕业务概念构建领域模型来控制业务的复杂性，以解决软件难以理解，难以演进的问题。

在建立数据设计模型时，我们需要注意表设计与类设计之间的差别，这事实上是数据模型与对象模型之间的差别。数据模型与对象模型我们首先来分析在设计时对冗余的考虑。前面在讲解数据分析模型时就提及，在确定数据项模型时，需要遵循数据库理论的设计范式，其中一个目的是避免数据冗余。但是，避免了数据冗余并不意味着代码能支持重用。例如，员工表与客户表都定义了“电子邮件”这个属性列。该属性列在业务含义上是完全相同的，但在

19|总结（一）：微服务设计和拆分要坚持哪些原则课程链接：https://time.geekbang.org/column/article/171185由于企业发展历程以及企业技术和文化的不同，DDD和微服务的实施策略也会有差异

”PART1特邀启动专场PART2Java语言、平台和趋势专场PART3Java应用开发专场PART4Java应用与系统架构专场PART5Java应用性能优化专场PART6大数据与数据库专场PART7云原生与

StarRocks在2023年不断进化，锤炼核心功能，打磨全新特性，成功实现了从全场景OLAP到云原生湖仓的全面升级，成为湖仓新范式的造浪者。

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文章导览本文详细解读Gartner容器技术成熟度曲线（2023）中评估的9项重要技术，包括云原生架构、Kubernetes、容器管理、容器原生存储、KubeVirt、云原生基础设施等。

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#低代码在全球数字化中的趋势随着全球数字化转型浪潮的推动，低代码技术作为企业数字化转型的重要工具，逐渐崭露头角。

得帆信息凭借近年来在独立低代码市场的第一占有率、超过500家头部大型企业的实际实践经验、持续向上的产品能力，领先的科技能力，继2022年的荣誉认可后，在2023年再度被评为“最佳企业级低代码提供商”。

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《IDCMarketScape:中国低代码/无代码开发平台2023年厂商评估》报告正式发布。

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站在2024的起点，回首2023我们占首稳固，领跑再进IDC权威调研公布得帆信息位居中国低代码领导者地位IDC权威数据公布得帆信息独立低代码市占率第一NO.1成绩的背后不是偶然是每一次面对困难和挑战所有得帆人的坚持和努力不管是

近几年，云原生越来越火，你在各种大会或博客的标题里都可以见到“云原生”的字样，我们这次要学习的etcd也是云原生架构中重要的基础组件，因为etcd项目是Kubernetes内部的一大关键组件，目前有很多项目都依赖

目录1、环境规划2、主机初始化环境配置3、安装Docker环境3.1为Docker配置镜像加速器4、部署Kubernetes集群4.1配置Kubernetes-yum源4.2安装Kubeadm-1.18.0、Kubelet-1.18.0、Kubectl-1.18.04.3K8S-Master初始化4.4生成永久性Token5、添加Node节点5、部署CNI网络插件（Flannel）6、查看K8S集

1背景在云计算和云原生的环境下，不可避免的会使用很多镜像创建容器，其中有些镜像只有谷歌镜像仓库才有，但是国内不可以直接下载谷歌仓库的镜像，下面推荐几种方法，k8s.gcr.io/gcr.io是谷歌的镜像仓库

今天的分享将解析新一代超融合异构云原生数据

低代码MES系统：制造业数字化转型的捷径随着制造业的数字化转型，企业对生产管理系统的需求逐渐提高。传统的MES系统实施过程复杂、成本高昂，已经无法满足现代企业的快速发展需求。

低代码平台通常是指aPaaS平台，通过为开发者提供可视化的应用开发环境，降低或去除应用开发对原生代码编写的需求量，进而实现便捷构建应用程序的一种解决方案。更加简单点的理解就是“拖拽！搭建应用”。

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云架构&云原生K8s架构原理K8s核心

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【作者：鲁成祥易顺】随着云原生技术的发展和成熟，大数据基础设施积极拥抱云原生是业内发展的一大趋势。

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分享分为四个部分：1.理想数据集成的发展与现状2.数据集成的落地实践3.数据集成云原生的落地实践4.未来规划分享嘉宾｜王小静理想汽车高级大数据工程师01数据集成的发展与现状理想汽车数据集成的发展经历了四个阶段

近日，由中国信息通信研究院主办的“原生聚力，云数赋能”第四届云原生产业大会顺利召开。

Avue的v2版本是一个基于element-ui低代码前端框架，Avue的v3是一个基于element-plus低代码前端框架，它使用JSON配置来生成页面，可以减少页面开发工作量，极大提升效率。

前言2021年开始，开源社区出现了一款名为JuiceFS的云原生分布式文件系统。这是一款由国内公司开源的分布式文件系统，2021年1月在GitHub上开源，支持k8s原生适配及多种应用场景。

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给定qqq组询问：0uxd：将与uuu距离最多为ddd的节点加上xxx；1u：询问uuu的点权。Solution易得根以下的全部是链。

14718.5084,E,1,04,24.4,12.2,M,19.7,M,,0000*1F其中4250.5589,S,14718.5084,E就是经度和纬度数据，其格式是纬度：ddmm.mmmmm（度分）经度：dddmm.mmmmm

云原生时代的基础设施更复杂，也暴露出可观测性存在一些问题，包括基础设施观测能力不足，缺乏应用视角的基础设施观测数据等，这些都为下一代云原生可观测提供了机会与挑战。