很多人羡慕自由职业者能做喜欢的事、时间自由、赚钱多，但自由职业真的有那么美好吗？有的人想成为自由职业者，可不知道是否适合，不知道怎么做准备，迟迟无法行动。有的人走上了自由的道路，却为赚钱少、波动性大、压力大等问题困扰，陷入水深火热中，甚至尝试几个月后选择返回单位上班。有的人虽然一直自由职业，却一直为了生存忙忙忙，根本没时间没自由。而这些问题，都是可以通过系统化的方法和实践来解决的！ 在本场 Chat 中，会用 18000 字全面系统讲述如下内容： 1. 开始自由职业前至关重要的 4 件事 2. 自由职业者商业模式 3 问 3. 扎扎实实 3 步走向自由职业 4. 打造 3 个营收系统，从容活好 5. 常见问题 QA

这首先是一篇源码剖析 Chat。Vue 3.0 源码发布一月有余。目前针对 Vue 3.0 的源码分析基本围绕响应式原理展开，鲜有对模板编译原理进行分析的。这篇 Chat 首先会带大家来啃下这块“硬骨头”——理解 Vue 3 中的 compiler-core。 这同时还是一篇面向任何阶段前端而写的编译原理课程。编译原理作为大厂面试中的热门考点，具备极高的区分度，但其对应的书面学习材料却普遍具备一定的阅读难度，对野生程序员居多的前端同学并不友好。本文在写作的过程中，穿插了大量的代码示例+图片解说，力求不装 x、说人话，确保阅读体验如丝般顺滑。 事实上，前端工程师需要掌握的编译原理远没有那么学术化。本文除了会帮助大家打开编译原理世界之外，同时也会把“划重点”这件事情做掉，不带大家做无用功。 如果你仍然陷在无尽的轮子和 API 里兜兜转转，渴望创造能力的质变、却又一次次被原地拍倒在沙滩上；或者是多次挑战大厂未果，苦于始终搞不懂面试官口中那些“高大上”的词汇到底意指何处。那么本文希望能够帮你以一个舒服地姿势吸收掉这些看似晦涩、实则“就那么回事儿”的知识；在掌握 Vue 3.0 最新的编码思路的同时，帮你完成前端编译原理从 0 到 1 的突破；在未来的面试中，能和面试官“谈笑风生”。 知识结构分布如下： - 为什么是 Vue 3.0 - Vue 3.0 源码解析——模板编译过程 - Vue 3.0 在编译过程里做了什么 - Vue 3.0 编译链路源码解析 - 主流程分析 - 细分流程分析 - 编译原理——通用基本功 - 理解编译器 - 编译器的起源 - 编译器和解释器，这回要分清楚 - 编译过程整体把握 - 词法分析原理探索 - 语法分析过程——抽象语法树（AST）的构建 - 学习拓展——如何更进一步

微服务架构的概念，现在对于大家应该都不陌生，无论使用 Apache Dubbo、还是 Spring Cloud，都可以去尝试微服务，把复杂而庞大的业务系统拆分成一些更小粒度且独立部署的 Rest 服务。但是这个过程，具体应该怎么做？现有的条件下到底要不要做微服务？服务拆分成什么粒度才是合适的？遗留的老系统需要如何考虑重构改造？有哪些坑需要我们注意？系统怎么在分布式服务下实现数据的一致性和服务的高可用可伸缩？拆分的过程中系统数量增多，测试、部署、运维、监控，又应该如何处理？ 本文将从这些问题的深度分析出发，阐述微服务架构落地的一些设计原则和利弊取舍，结合微服务架构过程的很多最佳实践经验，希望给读者带来一定的启发和思考，避免在实际应用过程中走弯路，能够多快好省的落地实现微服务架构。内容涉及： 1. 微服务架构的发展过程简介 2. 微服务架构的特点与常见特性 3. 使用微服务架构的常见技术与简单示例 4. 微服务架构存在的一些问题 5. 如何合理拆分微服务 6. 遗留系统应该如何改造 7. 怎么考虑拆分后的数据一致性 8. 系统和服务的高可用可伸缩如何实现 9. 拆分过程的测试和部署如何处理 10. 拆分后的运维和监控如何处理

时间管理其实也是一种态度，在有限的时间中做出无限的可能也是一件比较了不起的事情。 对于大部分程序员来说，工作时长一般都比较长，大部分会超过 12 小时，有的甚至在 14-16 小时左右。但是，作者想说，如果你真的可以很好的管理你的时间，那么你可能节省很多时间。很多人整天都很忙，手头上的事情总是忙不完，其实是因为他没有搞清楚该如何管理自己的额时间，或者说不知道如何分配自己的时间。这一节，我们来说说该如何管理自己那有限的时间。 为了让程序员更合理管理时间我们会从如下： - 利用时间 - 主动管理时间 适合人群：所有还在抱怨时间不够用的程序员

大多数人平时都会使用别人写好的框架，这就导致了我们的编程能力和思考能力提升非常慢，平时工作中也很少有机会去从头到尾写一个项目或者框架，只是在已有项目的基础上修修补补，这个 Chat 的目的就是让大家在实战中理解多线程编程，设计模式，和 Netty 以及消息队列。 在这个 Chat 中你将会学到： 1. 多线程编程在实战中的应用。 2. 设计模式在实战中的应用。 3. Netty 的应用。 4. 消息队列的原理和使用。 5. 如何自己写一个框架。 范围：有一定经验的 Java 程序员。

本场 Chat 主要内容： 1. 可以基于这套骨架搭建属于自己的后台管理系统框架； 2. 可以在自己的 Vue 项目中加入多 Tabs 功能； 3. 了解 Vue-Router 、VueX 基本用法； 4. 了解 Element-ui 中 Menu、Tabs 等组建基本用法； 5. 提供源码及注释，开箱即用，提高开发效率，节省开发成本。 适合人群：初中级前端开发者，对 vue 感兴趣者。

作为研发技术骨干、技术 Leader、产品经理、项目经理、架构师等角色的您，可能突然有一天，公司将一个部门交到您的手上，兴奋之余是否有些忐忑？如何管理这样一个部门？如何凝聚部门的力量，让部门业务及产出更上一个台阶，让部门在公司得到更多的肯定，让团队更有成就感。 作为团队主管的您，是否感觉到，自从担任了部门主管后，您更加的忙碌，时间更加碎片化，曾经的您技术出色，绩效优秀，然而带一个团队同样取得佳绩并非易事，怎样梳理部门定位，厘清部门规划，管理一个部门有哪些工具及套路？ 本场 Chat，作者通过自己多年部门管理实践及实例，帮您建立部门管理的基本框架及套路： 1. 转变角色：从独立贡献者转向团队管理者； 2. 管什么：抓业务、领技术、带队伍、做决策； 3. 如何管：部门业务定位、核心价值是什么？近一年、未来一年的业务重点时什么？ 4. 管得好：技术管理者需掌握好几个平衡（人&事、技术&管理、执行&管理&领导、项目&非项目、能改变&不能改变）、一个聚焦（产出）； 5. 实用工具：平衡计分卡、建立人与人的连接、授权及后备培养、坦诚、能力意愿矩阵、多种沟通形式等。

在找工作的过程中，对于 Redis 技术知识的掌握已经成为必须的技能。本 Chat 针对 Redis 大部分知识点梳理出来常见的面试题目，提供给大家进行有针对性的学习。 本 Chat 详细覆盖了： 1. Redis 的概念理解 2. Redis 基本数据结构详解 3. Redis 高并发问题策略 4. Redis 集群结构以及设计理念 5. Redis 持久化机制 6. Redis 应用场景设计 部分涉及到的题目如下： - 什么是 Redis? - Redis 的特点有哪些？ - Redis 支持的数据类型 - 为什么 Redis 需要把所有数据放到内存中？ - Redis 适用场景有哪些？ - Redis常用的业务场景有哪些？ - Memcache 与 Redis 的区别都有哪些？ - Redis 相比 memcached 有哪些优势？ - Redis常用的命令有哪些？ - Redis 是单线程的吗？ - Redis 为什么设计成单线程的？ - 一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？ - Redis各个数据类型最大存储量分别是多少? - Redis 持久化机制有哪些？ 区别是什么？ - 请介绍一下 RDB, AOF两种持久化机制的优缺点？ - 什么是缓存穿透？怎么解决？ - 什么是缓存雪崩？ 怎么解决？ - Redis支持的额Java客户端有哪些？ 简单说明一下特点。 - 缓存的更新策略有几种？分别有什么注意事项？ - 什么是分布式锁？有什么作用？ - 分布式锁可以通过什么来实现？ - 介绍一下分布式锁实现需要注意的事项？ - Redis怎么实现分布式锁？ - 常见的淘汰算法有哪些？ - Redis 淘汰策略有哪些？ - Redis 缓存失效策略有哪些？ - Redis 的持久化机制有几种方式？ - 请介绍一下持久化机制 RDB, AOF的优缺点分别是什么？ - Redis 通讯协议是什么？有什么特点？ - 请介绍一下 Redis 的数据类型 SortedSet(zset) 以及底层实现机制？ - Redis 集群最大节点个数是多少？ - Redis 集群的主从复制模型是怎样的？ - Redis 如何做内存优化？ - Redis 事务相关命令有哪些？ - 什么是 Redis 事务？原理是什么？ - Redis 事务的注意点有哪些？ - Redis 为什么不支持回滚？ - 请介绍一下 Redis 集群实现方案 - 请介绍一下 Redis 常见的业务使用场景？ - Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？ - 请介绍一下 Redis 的 Pipeline (管道)，以及使用场景 - 请说明一下 Redis 的批量命令与 Pipeline 有什么不同？ - Redis 慢查询是什么？通过什么配置？ - Redis 的慢查询修复经验有哪些？ 怎么修复的？ - 请介绍一下 Redis 的发布订阅功能 - 请介绍几个可能导致 Redis 阻塞的原因 - 怎么去发现 Redis 阻塞异常情况？ - 如何发现大对象 - Redis 的内存消耗分类有哪些？内存统计使用什么命令？ - 简单介绍一下 Redis 的内存管理方式有哪些？ - 如何设置 Redis 的内存上限？有什么作用？ - 什么是 bigkey？ 有什么影响？ - 怎么发现bigkey? - 请简单描述一下 Jedis 的基本使用方法？ - Jedis连接池链接方法有什么优点？ - 冷热数据表示什么意思？ - 缓存命中率表示什么？ - 怎么提高缓存命中率？ - 如何优化 Redis 服务的性能？ - 如何实现本地缓存？请描述一下你知道的方式 - 请介绍一下 Spring 注解缓存 - 如果 AOF 文件的数据出现异常， Redis服务怎么处理？ - Redis 的主从复制模式有什么优缺点? - Redis sentinel (哨兵) 模式优缺点有哪些？ - Redis 集群架构模式有哪几种？ - 如何设置 Redis 的最大连接数？查看Redis的最大连接数？查看Redis的当前连接数？ - Redis 的链表数据结构的特征有哪些？ - 请介绍一下 Redis 的 String 类型底层实现？ - Redis 的 String 类型使用 SSD 方式实现的好处？ - 设计一下在交易网站首页展示当天最热门售卖商品的前五十名商品列表? 等等...... 通过本 Chat 详细大家能够轻松的应对 Redis 相关的面试挑战，同时也可通过全面的面试题目来学习和巩固自己的知识。

在 MVVM 或者 MVC 模式当中，M 都是定义为 Model 层，也就是数据层，理论上应该把所有跟数据相关的操作都抽取到这一层，本文将讲述在现行 Vue、React、AngularJS 等框架下，如何抽取 Model 层，包括： 1. API 请求方式的统一封装 2. 接口的复用 3. Model 实现 4. 安全提取数据 5. 统一的 Model 返回格式 6. 统一错误提示 7. 接口监控方案 8. Mock 数据管理 9. 更简单使用 Model：提供 CLI 支持 10. 接口缓存方案 11. 多接口聚合 Model 12. 聚合 Model 的可视化 13. Model 对接 GraphQL 14. Model 结合 WebSQL 实现前端数据管理

给很多公司做技术咨询，经常被问到一个问题，做一个秒杀系统就这么难，这么复杂吗？ 我说，难，如果要做一个 12306 肯定难，但是，要做一个十万级别的秒杀系统就还 OK。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容： 1. 什么是秒杀 2. 秒杀系统有哪些特性 3. 秒杀系统设计原则 4. 架构设计方案 5. 实现过程 6. Demo 讲解和演示 7. 常见的坑和问题交流 适合人群： 对用 Redis 实现秒杀系统有兴趣的技术人员

宇宙之大，粒子之微，火箭之速，化工之巧，地球之变，生物之谜，日用之繁，无处不用数学。 ——华罗庚 火爆的深度学习技术跟数学有着千丝万缕的联系，例如常见的自动微分技术，梯度反向传播技术等。要想深入研究深度学习，数学知识是必备的基础。 本 Chat 主要分享必备的数学知识，囊括如下内容： - 函数和导数 - 函数的定义 - 函数的性质 - 函数的极限 - 函数的连续性 - 偏导数及梯度 - 导数的定义 - 常见的导数计算公式 - 使用 Pytorch 自动微分技术求解常见函数的导数 - 方向导数及梯度 - 微分及积分 - 牛顿-莱布尼茨公式 - 泰勒公式及其思想 - 拉格朗日乘子法及思想

本文适合职场中的开发人员，准备尝试技术变现，以及对副业突围感兴趣的相关人士。 学完此课程，你能够对副业有比较清晰的了解，并且能够从自身能力出发，找到属于自己的副业。 同时文章给出了一些扩展书籍，帮你加深副业的认知，更加立体化的掌握这些方法。 目录清单： 1. 导语 2. 什么是副业 3. 为什么要做副业 4. 副业的四个纬度 5. 副业的三条来源 6. 如何入手副业 7. 副业的打造思路 8. 副业的几种形式 9. 核心价值与超越 10. 书籍推荐 11. 总结

我在做技术面试官的时候，大多数面试的是初级开发和高级开发，偶尔也会面试架构师。我发现，IT 人的工资固然和相关技术的使用年限有关，但同时也发现，如果候选人的技能无法跨越到更高层次的话，他们的收入也就会停留在当前级别，哪怕工资年限再多，也无法提升工资。 比如，我就面试过不少工作了 5、6 年的程序员，他们的技能也就停留在增删改查阶段，那么他们只能领到初级程序员的工资。更可悲的时，在面试过程中我发现他们甚至不知道上升的途径和方式，这样的话，可能当他们有 10 年经验的时候，或许还是初级程序员。本文将围绕着初级程序员，高级程序员和架构师这三个职位，说明下这些级别的工资瓶颈，并给出若干突破瓶颈的建议。

为什么要使用 Docker? - Docker 容器的启动在秒级 - Docker 对系统资源利用率高,一台主机上可以同时运行数千个Docker容器。 - Docker 基本不消耗系统资源，使得运行在Docker里面的应用的性能很高。 相比于传统的虚拟化技术，Docker 有哪些优势？ - 更快速的支付和部署：开发者可以使用一个标准的镜像来构建一套开发容器，开发完成之后，运维人员可以直接使用这个容器来部署代码。 - 更高效的虚拟化：Docker 容器的运行不需要额外的 hypervisor 支持，它是内核级的虚拟化，因此可以实现更高的性能和效。 - 更轻松的迁移和扩展：Docker 容器几乎可以在任意的平台上运行，包括物理机、虚拟机、公有云、私有云、个人电脑、服务器等。 - 更简单的管理：使用 Docker，只需要小小的修改，就可以替代以往大量的更新工作。所有的修改都以增量的方式被分发和更新，从而实现自动化并且高效的管理。 本 Chat 涉及的内容： - Docker 安装 - 获取 Docker 镜像 - 创建镜像 - 本地导入镜像 - 保存、载入、删除镜像 - Docker 容器的创建、启动和停止 - 进入后台运行中的容器 - 导入、导出、删除容器 - 创建 Docker 私有仓库 - Docker 容器绑定外部 IP 和端口 - 容器互连 - Dockerfile 常见的 11 中指令（FROM、MAINTAINER、RUN、CMD、EXPOSE、ENV、ADD、COPY、ENTRYPOINT、VOLUME、USER）的使用 - 小项目，完整实战

MongoDB 是非关系型数据库（NoSQL）的代表之一，它具有高灵活、可水平扩展、高可用等优秀特性，并且它提供了强大又丰富的查询语句使开发者能够随心所欲地操控数据。这些也正是它受到广大开发者和企业青睐的原因。 在本场 Chat 中，会讲到如下内容： - 流式聚合操作的概念 - MongoDB 中的管道 - 常用的管道指令 - Map-Reduce - 简单的聚合操作 - finallize 剪枝 适合人群： 对 MongoDB 感兴趣的开发者

对于一名 Java 工程师来说，JVM 可以说是面试必问的一个知识点，而大多数人可能没有对 JVM 的实际开发和使用经验，毕竟在工作中用到的很少，甚至说没有接触过，但是在我们技术晋升时，我们必须对 JVM 理解，知道它是什么？在项目中遇到性能问题又该怎么做？这一篇文章将带你深入了解 JVM 需要掌握的各个知识点。这也将帮助你完成从对 JVM 零接触到深入理解的转变（不包含性能调优这一块）。 本 Chat 的内容如下： - JVM 是什么，为什么要学习它； - 类的生命周期与类加载机制； - Class 文件结构； - 运行时数据区域详解； - 对象及内存分配策略； - 垃圾回收算法及垃圾收集器。

又到了一年一度的校园招聘季，每年这个时候都被称为“最难毕业季”，我一直认为“最难毕业季”只是相对而言的，只要自己有充足的准备和掌握合适的方法，永远会有好的工作在等着你，相信很多即将毕业的小伙伴都在摩拳擦掌希望在校招里拿到更多更好的 offer ？本文将结合我在 19 年的校招中的经历为大家现身说法，我在 19 年的校招中获得的 offer 如下： 1. 中国交通银行总行软件中心 2. 中国银行软件中心 3. 中国农业银行数据中心 4. 中国工商银行北京分行 5. 中信银行总行信息科技部 6. 民生银行总行信息科技部 7. 新华社通信技术局 8. 公安部某研究所 9. 中国移动研究院 10. 中国联通联通网络技术研究院 11. 中国科学院 A 所 12. 中国科学院 B 所 13. 中国卫星通信集团 14. 中国民航信息网络股份有限公司 15. 搜狗公司 我希望可以通过我的个人经验为大家在校招中获得一个理想的 offer 提供一点帮助。 在本场 Chat 中，我会讲到以下内容： - 我是如何准备校招的？ - 如何打造高分简历？ - 如何准备各大银行笔试？ - 各家银行待遇详细对比介绍 - 私企、国企、银行、事业单位党政机关该如何选择？ - 户口 or 高薪该怎么选？ - 私企、国企、银行、事业单位党政机关的招聘侧重点有何不同？ - 结构化面试和半结构化面试到底面什么？ - 如何在群面中脱颖而出？ - 哪些单位可能解决北京户口？ 适合人群：应届毕业生、希望了解不同性质公司招聘流程的求职者

GoMonkey 是作者为 Go 语言开发的一款打桩框架，目标是让用户在单元测试中低成本的完成打桩，从而将精力聚焦于业务功能的开发。GoMonkey 接口友好，功能强大，目前已被很多项目使用，用户遍及世界多个国家。 GoMonkey 的特性列表： - 支持为一个函数打一个桩 - 支持为一个成员方法打一个桩 - 支持为一个全局变量打一个桩 - 支持为一个函数变量打一个桩 - 支持为一个接口打一个桩 - 支持为一个函数打一个特定的桩序列 - 支持为一个成员方法打一个特定的桩序列 - 支持为一个函数变量打一个特定的桩序列 - 支持为一个接口打一个特定的桩序列 GoMonkey 初步计划了 2 个大版本： - GoMonkey1.0 提供丰富的命令式 API，可以满足用户各种场景的基本打桩诉求 - GoMonkey2.0 提供强大的 DSL，增强打桩功能，同时提升易用性 GoMonkey1.0 在 Github 发布一年后，已获得 200 多个 star，同时即将启动 GoMonkey2.0 的开发。在这个承上启下的阶段，作者想写一篇 Chat 来系统梳理 GoMonkey1.0 框架设计与应用实践。 本 Chat 的主要内容包括： - GoMonkey 介绍 - GoMonkey 是什么 - GoMonkey 与其他打桩框架的比较 - GoMonkey 与 GoMock 的比较 - GoMonkey 与 GoStub 的比较 - GoMonkey 与 Monkey 的比较 - 框架设计 - API 设计 - 领域模型 - 跨平台 - 注意事项 - 应用实践 - 为一个函数打一个桩 - 为一个成员方法打一个桩 - 为一个全局变量打一个桩 - 为一个函数变量打一个桩 - 为一个接口打一个桩 - 为一个函数打一个特定的桩序列 - 为一个成员方法打一个特定的桩序列 - 为一个函数变量打一个特定的桩序列 - 为一个接口打一个特定的桩序列

《浮现式设计》作者对于浮现式设计的定义：不断响应需求变化而系统不断演化的过程。其目标是为了提升效率并使风险最小化。Neal Ford 提出演进式架构的设计本身就是支持由于新业务不断出现所带来的演进式问题，是建立在持续集成、持续交付、DevOps、基础设施即代码的基础之上的，与原来的适应性架构的技术趋势生态已有很大不同。 我们经常提到一句话“架构不是设计出来的，而是演进出来的”。这话是非常有道理的，第一版上线的淘宝程序还是买软件然后修改的，肯定无法预料 3 年后业务发展的方向。但架构也是需要被设计的，结合当下和未来可见业务规模、业务发展趋势对核心架构做对应的预设。笔者尝试从如何识别增加演进架构和“代际架构”角度，以及如何做演进角度说一下自己的理解。

云原生时代的来临，与 Java 开发者到底有什么联系？有人说，云原生压根不是为了 Java 存在的。 然而，本文的作者却认为云原生时代，Java 依然可以胜任“巨人”的角色。作者希望通过一系列实验，开拓同学视野，提供有益思考。 ----- 讲师：**易立，** 阿里云资深技术专家。 <font color=#008000>**限时福利：张磊、李响等人撰写的 [《CNCF X 阿里巴巴云原生技术公开课》](https://gitbook.cn/m/mazi/comp/column?columnId=5d68b823de93ed72d6eca1bc&utm_source=chat0909) 限时 0 元领取中。**</font>