随笔分类 - 京东云技术
摘要：
Redis作为基于内存的非关系型的K-V数据库。因读写响应快速、原子操作、提供了多种数据类型String、List、Hash、Set、Sorted Set、在项目中有着广泛的使用，今天我们来探讨下下Redis的数据结构是如何实现的。
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Redis作为基于内存的非关系型的K-V数据库。因读写响应快速、原子操作、提供了多种数据类型String、List、Hash、Set、Sorted Set、在项目中有着广泛的使用，今天我们来探讨下下Redis的数据结构是如何实现的。
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摘要：
1 背景 市面上常见的有，2pc/3pc、tcc、saga等常见的分布式事务解决方案，但是实际实施起来框架比较重，设计开发比较繁琐，不易于快速开发上手。本文提供一种基于柔性事务设计的简单易上手的分布式事务设计方案，用于解决常见的分布式事务常见场景。 2 常见分布式事务场景 2.1 同步场景 常见的场
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1 背景 市面上常见的有，2pc/3pc、tcc、saga等常见的分布式事务解决方案，但是实际实施起来框架比较重，设计开发比较繁琐，不易于快速开发上手。本文提供一种基于柔性事务设计的简单易上手的分布式事务设计方案，用于解决常见的分布式事务常见场景。 2 常见分布式事务场景 2.1 同步场景 常见的场
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摘要：
京东云TiDB SQL层的背景介绍 从总体上概括 TiDB 和 MySQL 兼容策略，如下表： SQL层的架构 用户的 SQL 请求会直接或者通过 Load Balancer 发送到 京东云TiDB Server，TiDB Server 会解析 MySQL Protocol Packet，获取请求内
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京东云TiDB SQL层的背景介绍 从总体上概括 TiDB 和 MySQL 兼容策略，如下表： SQL层的架构 用户的 SQL 请求会直接或者通过 Load Balancer 发送到 京东云TiDB Server，TiDB Server 会解析 MySQL Protocol Packet，获取请求内
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摘要：
1 什么是流程引擎 流程引擎是一个底层支撑平台，是为提供流程处理而开发设计的。流程引擎和流程应用，以及应用程序的关系如下图所示。 常见的支撑场景有：Workflow、BPM、流程编排等。本次分享，主要从BPM流程引擎切入，介绍流程引擎的架构设计方法。 1.1 什么是流程 简单来说，流程就是一系列活动
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1 什么是流程引擎 流程引擎是一个底层支撑平台，是为提供流程处理而开发设计的。流程引擎和流程应用，以及应用程序的关系如下图所示。 常见的支撑场景有：Workflow、BPM、流程编排等。本次分享，主要从BPM流程引擎切入，介绍流程引擎的架构设计方法。 1.1 什么是流程 简单来说，流程就是一系列活动
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摘要：
在linux系统中，root账户是有全部管理权限的，一旦root账户密码外泄，对于服务器而言将是致命的威胁；出于安全考虑，通常会限制root账户的登陆，改为配置普通用户登陆服务器后su切换到root账户使用，这种方式较为安全，限制root账户登陆的方式有多种，本文主要介绍如何通过linux-PAM限制账户登陆。
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在linux系统中，root账户是有全部管理权限的，一旦root账户密码外泄，对于服务器而言将是致命的威胁；出于安全考虑，通常会限制root账户的登陆，改为配置普通用户登陆服务器后su切换到root账户使用，这种方式较为安全，限制root账户登陆的方式有多种，本文主要介绍如何通过linux-PAM限制账户登陆。
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摘要：
本文介绍了几个常见的匹配算法，通过算法过程和算法分析介绍了各个算法的优缺点和使用场景，并为后续的搜索文章做个铺垫；读者可以通过比较几种算法的差异，进一步了解匹配算法演进过程以及解决问题的场景；KMP算法和Double-Array TireTree是其中算法思想的集大成者，希望读者重点关注。
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本文介绍了几个常见的匹配算法，通过算法过程和算法分析介绍了各个算法的优缺点和使用场景，并为后续的搜索文章做个铺垫；读者可以通过比较几种算法的差异，进一步了解匹配算法演进过程以及解决问题的场景；KMP算法和Double-Array TireTree是其中算法思想的集大成者，希望读者重点关注。
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摘要：
本文介绍了算法和数据结构的基础概念和复杂度函数，并提供了一些评价算法和数据结构优劣的方法论，之后又重点介绍了几种工作中常见且重要的数据结构和算法。作为系列文章的开篇，希望读者能够在理解复杂度函数的基础上，重点关注每一种数据结构的优劣势分析。
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本文介绍了算法和数据结构的基础概念和复杂度函数，并提供了一些评价算法和数据结构优劣的方法论，之后又重点介绍了几种工作中常见且重要的数据结构和算法。作为系列文章的开篇，希望读者能够在理解复杂度函数的基础上，重点关注每一种数据结构的优劣势分析。
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在Linux中，我们通常使用route 命令来做路由信息的管理。但是该命令仅仅只能用于基本路由信息的管理，面对功能更加强大的基于策略的路由机制，route 命令就显得捉襟见肘。在传统路由算法中，只能基于目的地址进行路由选择。但是如果对路由选择有更复杂的要求，比如针对不同源地址、传输层端口甚至是payload进行更细致的路由控制，传统的基于目的地址的路由表就无法满足需求了，需要使用功能更加强大的路由策略数据库routeing database: RPDB 来处理。
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在Linux中，我们通常使用route 命令来做路由信息的管理。但是该命令仅仅只能用于基本路由信息的管理，面对功能更加强大的基于策略的路由机制，route 命令就显得捉襟见肘。在传统路由算法中，只能基于目的地址进行路由选择。但是如果对路由选择有更复杂的要求，比如针对不同源地址、传输层端口甚至是payload进行更细致的路由控制，传统的基于目的地址的路由表就无法满足需求了，需要使用功能更加强大的路由策略数据库routeing database: RPDB 来处理。
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我们平时会写各种各样或简单或复杂的sql语句，提交后就会得到我们想要的结果集。比如sql语句，”select * from t_user where user_id > 10;”，意在从表t_user中筛选出user_id大于10的所有记录。你有没有想过从一条sql到一个结果集，这中间经历了多少坎坷呢？
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我们平时会写各种各样或简单或复杂的sql语句，提交后就会得到我们想要的结果集。比如sql语句，”select * from t_user where user_id > 10;”，意在从表t_user中筛选出user_id大于10的所有记录。你有没有想过从一条sql到一个结果集，这中间经历了多少坎坷呢？
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摘要：
1 UData-解决数据使用的最后一公里 1.1 背景 在大数据的范畴，我们经历了数据产业化的历程，从各个生产系统将数据收集起来，经过实时和离线的数据处理最终汇集在一起，成为我们的主题域数据，下一步挖掘数据的价值将成为关键。 数据应用直接体现数据的价值，数据应用多种多样，它们使用数据的方式也各不相同
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1 UData-解决数据使用的最后一公里 1.1 背景 在大数据的范畴，我们经历了数据产业化的历程，从各个生产系统将数据收集起来，经过实时和离线的数据处理最终汇集在一起，成为我们的主题域数据，下一步挖掘数据的价值将成为关键。 数据应用直接体现数据的价值，数据应用多种多样，它们使用数据的方式也各不相同
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摘要：
最近在用rust 写一个redis的数据校验工具。redis-rs中具备 redis::ConnectionLike trait，借助它可以较好的来抽象校验过程。在开发中，不免要定义struct 中的某些元素为 trait object，从而带来一些rust语言中的生命周期问题。 本文不具体讨论 r
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最近在用rust 写一个redis的数据校验工具。redis-rs中具备 redis::ConnectionLike trait，借助它可以较好的来抽象校验过程。在开发中，不免要定义struct 中的某些元素为 trait object，从而带来一些rust语言中的生命周期问题。 本文不具体讨论 r
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摘要：
本文通过MyBatis一个低版本的bug（3.4.5之前的版本）入手，分析MyBatis的一次完整的查询流程，从配置文件的解析到一个查询的完整执行过程详细解读MyBatis的一次查询流程，通过本文可以详细了解MyBatis的一次查询过程。在平时的代码编写中，发现了MyBatis一个低版本的bug（3.4.5之前的版本），由于现在很多工程中的版本都是低于3.4.5的，因此在这里用一个简单的例子复现问题，并且从源码角度分析MyBatis一次查询的流程，让大家了解MyBatis的查询原理。
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本文通过MyBatis一个低版本的bug（3.4.5之前的版本）入手，分析MyBatis的一次完整的查询流程，从配置文件的解析到一个查询的完整执行过程详细解读MyBatis的一次查询流程，通过本文可以详细了解MyBatis的一次查询过程。在平时的代码编写中，发现了MyBatis一个低版本的bug（3.4.5之前的版本），由于现在很多工程中的版本都是低于3.4.5的，因此在这里用一个简单的例子复现问题，并且从源码角度分析MyBatis一次查询的流程，让大家了解MyBatis的查询原理。
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一、背景 公司基于业务发展以及战略部署，需要实现在多个数据中心单元化部署，一方面可以实现多数据中心容灾，另外可以提升用户请求访问速度。需要保证多数据中心容灾或者实现用户就近访问的话，需要各个数据中心拥有一致的全量数据，如果真正实现用户就近读写，也就是实现真正的业务异地多活，数据同步是异地多活的基础，
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一、背景 公司基于业务发展以及战略部署，需要实现在多个数据中心单元化部署，一方面可以实现多数据中心容灾，另外可以提升用户请求访问速度。需要保证多数据中心容灾或者实现用户就近访问的话，需要各个数据中心拥有一致的全量数据，如果真正实现用户就近读写，也就是实现真正的业务异地多活，数据同步是异地多活的基础，
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1 导读 数据的一致性是数据准确的重要指标，那如何实现数据的一致性呢？本文从事务特性和事务级别的角度和大家一起学习如何实现数据的读写一致性。 2 一致性 1.数据的一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。 举个例子：某系统实现读写分离，读数据库是写数据库的备份库，小李在系统中之前录入的学
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1 导读 数据的一致性是数据准确的重要指标，那如何实现数据的一致性呢？本文从事务特性和事务级别的角度和大家一起学习如何实现数据的读写一致性。 2 一致性 1.数据的一致性：通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。 举个例子：某系统实现读写分离，读数据库是写数据库的备份库，小李在系统中之前录入的学
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一、什么是工作流引擎 工作流引擎是驱动工作流执行的一套代码。 至于什么是工作流、为什么要有工作流、工作流的应用景，同学们可以看一看网上的资料，在此处不在展开。 二、为什么要重复造轮子 开源的工作流引擎很多，比如 activiti、flowable、Camunda 等，那么，为什么没有选它们呢？基于以
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一、什么是工作流引擎 工作流引擎是驱动工作流执行的一套代码。 至于什么是工作流、为什么要有工作流、工作流的应用景，同学们可以看一看网上的资料，在此处不在展开。 二、为什么要重复造轮子 开源的工作流引擎很多，比如 activiti、flowable、Camunda 等，那么，为什么没有选它们呢？基于以
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摘要：
本文主要从研发人员的角度，结合研发人员日常常见的各类业务场景，从经典系统框架的每一层入手分析幂等处理的时机。希望通过这篇文章的分析，让开发者在日常开发中对幂等的处理不再陌生。抓住导致请求、接口不幂等的本质，在工作中避免再陷入这个陷阱中。
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本文主要从研发人员的角度，结合研发人员日常常见的各类业务场景，从经典系统框架的每一层入手分析幂等处理的时机。希望通过这篇文章的分析，让开发者在日常开发中对幂等的处理不再陌生。抓住导致请求、接口不幂等的本质，在工作中避免再陷入这个陷阱中。
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摘要：
之前旁边的小伙伴问我热点数据相关问题，在给他粗略的讲解一波redis数据倾斜的案例之后，自己也顺道回顾了一些关于热点数据处理的方法论，同时也想起去年所学习JD开源项目hotkey——专门用来解决热点数据问题的框架。在这里结合两者所关联到的知识点，通过几个小图和部分粗略的讲解，来让大家了解相关方法论以及hotkey的源码解析。
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之前旁边的小伙伴问我热点数据相关问题，在给他粗略的讲解一波redis数据倾斜的案例之后，自己也顺道回顾了一些关于热点数据处理的方法论，同时也想起去年所学习JD开源项目hotkey——专门用来解决热点数据问题的框架。在这里结合两者所关联到的知识点，通过几个小图和部分粗略的讲解，来让大家了解相关方法论以及hotkey的源码解析。
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摘要：
随着需求开发迭代，代码库规模逐渐变大，新的团队成员引入等诸多因素，系统起初制定的架构规则不可避免遭到破坏。不仅仅是破坏团队的统一开发规范，更为重要的是随着代码库规模逐渐增长，大大降低系统的可维护性、扩展性，增加评审复杂度和重构成本，也最终导致团队生产力下降以及研发成本增长。
在敏捷开发环境下，系统通过迭代增量的交付价值，系统架构也是如此。团队不可能在项目之初就建立完美的系统架构，系统架构应该随着系统迭代不断演进。
架构演进和架构腐化是看待架构的不同视角：架构腐化着眼于现状，架构演进侧重于未来
架构腐化不可避免，随着时间流转腐化现象必然发生。而我们需要做的是：通过某种方式及早发现和修正
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随着需求开发迭代，代码库规模逐渐变大，新的团队成员引入等诸多因素，系统起初制定的架构规则不可避免遭到破坏。不仅仅是破坏团队的统一开发规范，更为重要的是随着代码库规模逐渐增长，大大降低系统的可维护性、扩展性，增加评审复杂度和重构成本，也最终导致团队生产力下降以及研发成本增长。
在敏捷开发环境下，系统通过迭代增量的交付价值，系统架构也是如此。团队不可能在项目之初就建立完美的系统架构，系统架构应该随着系统迭代不断演进。
架构演进和架构腐化是看待架构的不同视角：架构腐化着眼于现状，架构演进侧重于未来
架构腐化不可避免，随着时间流转腐化现象必然发生。而我们需要做的是：通过某种方式及早发现和修正
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摘要：星链是京东科技消金基础研发部研发的一款研发效能提升的工具平台，面向后端服务研发需求，尤其是集成性、场景化、定制化等难度不太高、但比较繁琐的需求，如服务前端的后端(BFF)、服务流程编排、异步消息处理、定时任务、运营后台、工作流程自动化、临时性需求等，以低代码方式开发微服务，以声明式进行Serverless部署，使研发人员聚焦业务逻辑而非各类细节，大幅提升研发效能、降本增效。
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摘要：
用户触达：可以简单理解为通过某种方式将消息传递给用户的行为；触达的特定消息从功能上可分展示、引导落地两层。用户触达作为一种产品运营方式，已经融入我们日常生产活动的方方面面。在移动互联网的世界里，我们的产品离不开触达，用户活动也离不开触达。
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用户触达：可以简单理解为通过某种方式将消息传递给用户的行为；触达的特定消息从功能上可分展示、引导落地两层。用户触达作为一种产品运营方式，已经融入我们日常生产活动的方方面面。在移动互联网的世界里，我们的产品离不开触达，用户活动也离不开触达。
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