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  • 一场 Chat 包含一篇文章和一次线上交流
  • 发布后开始接受预订,预订人数达标后活动正式开启
  • 活动结束后,收入的 90% 归作者
其他人发的 Chat
微服务架构的演进、融合与选型
云计算像水、电、气一样提供计算、存储和网络等基础资源,而引领云市场的企业自然会成为水厂、电网和气站一样的基础设施,这意味着什么呢?意味着除了现在必缴的水费、电费、气费、话费和网费之外,我们每个月又多了一项必须缴纳的云费,这真是一个风云变幻的大时代! 往日的巨头们希望再续辉煌,新进的创业者渴望乘势逆袭,大家凭借资本或知本纵横天下,作为云原生应用架构的微服务领域也是战火纷飞、硝烟弥漫。由 RPC 框架演进而来的 Dubbo,由开发框架演进而来的 Spring Cloud,以及扛着新一代微服务架构 Service Mesh 旗帜闪耀登场的 Istio 等等,微服务相关的技术产品层出不穷,面对如此多的选择你是否感到手足无措? “所谓的大时代,不过就是一个选择,或去或留,我选择了留在属于我自己的年月,那是我最开心的日子”,生活在记忆里不是我的选择,面对云计算这个IT人的大时代,我选择重新出发。让我们一起拨开云雾进一步认识微服务,不止于仅做这个大时代的见证者,还要做一个优秀的参与者和建设者: 1. 微服务架构都有哪些组件构成? 2. 微服务框架与 PaaS 平台的关系? 3. 微服务框架彼此有什么异同点? 4. 微服务框架对比各有什么优势? 5. 微服务框架的演进和融合方案? 6. 如何选择最适合的微服务框架? 学习是反人性的,改变认知也是一个既痛苦又漫长的过程,但我更憧憬未知的快乐……你呢?
老顽童 · 架构师/培训师
架构
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Hadoop 分布式数据存储层 HDDS:基于容器化的块服务架构层
在生产环境大规模使用过 Hadoop 做大数据存储的同学中,或多或少都遇到过 HDFS NameNode 的扩展性问题。随着数据规模的增长,NameNode 所持有的元数据信息将不断地膨胀,继而引发各种性能问题。 NameNode 在这方面的问题来自于早期设计中没有将块管理完全分离出去。对此,社区在过去很长一段时间内设计实现了一套全新的基于容器化思想的块服务架构层:HDDS(Hadoop分布式数据存储层)。这个块服务层在未来不仅能够服务于 HDFS,还能有别的一些使用场景,比如对象存储。 本次 Chat 将带领大家学习了解 HDDS,它也是继 HDFS、MapReduce、YARN 之后的 Hadoop 第四大组件模块。HDDS 的现有实现方式一部分吸取了 HDFS 设计上的一些经验教训,所以它有着全新的架构设计。 通过本次 Chat 的学习,您将学习到: 1. HDDS 的起源和诞生; 2. HDDS 的架构体系; 3. HDDS 如何解决 HDFS 的扩展性问题; 4. HDDS 未来的使用场景。
爱闲逛的猿仔 · 深度开源爱好者,大数据研发工程师
大数据
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从新一期技术雷达看技术领域最新趋势
ThoughtWorks 在每年都会出品两期技术雷达,这是一份关于技术趋势的报告,它比起一些我们能在市面上见到的其他各种技术行情和预测报告,更加具体,更具可操作性,因为它不仅涉及到新技术大趋势,比如云平台和大数据,更有细致到类库和工具的推介和评论,从而更容易落地。 不管你是个人开发者,对于新工具和技术有执着的追求,寄希望于从新工具和技术那里获取改进每日工作的灵感,或者你是技术领导者需要针对自己的系统做技术选型,以及对未来技术趋势的把握,技术雷达都会是一份很好的参考。 在本次分享中,ThoughtWorks 中国区 CTO、也是技术雷达创建者之一的徐昊将与大家分享最新期(第十九期)技术雷达的主题趋势与解读技术雷达的正确姿势。
徐昊 · ThoughtWorks中国区首席技术官
技术管理
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实战 Python 网络爬虫:美团美食商家信息和用户评论
在开发爬虫的时候,我们很容易分析 HTTP 请求、实现数据爬取和存储,当项目真正运行起来的时候,却发现数据没爬到几条就出现异常。“程序开发正常,上线出异常”是因为网站的反爬虫机制,这也是爬虫工程师常见的问题之一。 本 Chat 主要讲述如何爬取美团美食商家的评论信息,通过实际的例子来进一步讲述如何解决一些常见的反爬虫策略。主要内容如下: 1. 网站分析及项目设计; 2. 爬取所有商家的信息; 3. 分别爬取每个商家的信息和用户评论信息; 4. ORM 框架实现数据持久化存储; 5. 设置配置文件,动态控制爬取方向; 6. 基于请求头的反爬虫机制:根据商家信息动态设置请求头; 7. 基于 Cookies 的发爬虫机制:利用浏览器构建 Cookies 池; 8. 分布式爬虫的扩展说明。
Hyx · 资深Python工程师
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一个后台工程师的界面情结
作为一名后台工程师,整天打交道最多的就是服务器,而直接操纵服务器的就是各种命令行了,不知道从什么时候起,我们已经彻底和界面绝缘了。最近,在做系统的性能测试,比如需要修改一些数据包,并将修改好的数据包进行内容合并。其间,需要使用很多条指令。与其每次都手动输入命令行,为啥咱不能做一个工具呢?方便自己也方便他人! 本篇就带着这思路,带您一起探索 PyQt 5: 1. PyQt 5 与 Tkinter 的孰好孰坏; 2. PyQt 5 & QTDesigner的环境部署; 3. PyQt 5 基本组件介绍; 4. QTDesigner 的使用指南; 5. PyQt 5 信号与槽函数机制; 6. PyQt 5 UI 主界面交互; 7. PyQt 5 打造属于自己的应用程序; 8. 关于 PyQt 5 的未来展望。 通过本场 Chat 相信您也会有一款属于你自己的应用程序。属上自己的签名,想想是不是很酷啊!
一念成魔 · linux安全工程师
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手把手教你使用 Kotlin 打造通用 Android MVP 架构
本场 Chat 会从零开始教会大家如何使用 Kotlin 构建一个模块化的 MVP 架构(附源码),什么是 MVP 架构、模块间的通信、用户在视图上的操作到网络请求的整个数据流向。包括像 Anko、Retrofit、Dagger2、ARouter 等一些第三方插件的使用和封装以及常见问题。最后使用框架完成注册登录流程。 本场 Chat 主要内容: 1. 使用 Android Studio 搭建多模块 Android 项目; 2. 了解什么是 MVP 架构,实现 Kotlin 风格的 MVP 架构; 3. 封装 Retrofit 网络库,发送网络请求,返回参数的封装; 4. Dagger2 依赖注入的使用和常见问题; 5. 集成 ARouter 实现模间的跳转; 6. 登录注册界面实现,完成注册登录流程; 7. 架构通用工具类、全局类的封装、代码优化等常见问题。
大大大脸猫 · 工程师
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用 Unity 实现移动端大规模草体渲染以及交互
大规模植被渲染一直是游戏界的一大难点,而对移动端的草体渲染又需要更多的针对性优化。如何和草进行交互也是一个非常有趣值得攻克的难点。在本场 Chat 中,我们将会从零开始实现一片草地。然后给草增加随风摆动的特性以及可以和运动过的物体交互的特性。我希望观看的人已经具备 Unity 的基本知识和一定的 Shader 知识。当然,针对一些对 Shader 和图形学并不是很了解的朋友我也将在文中提供具体的参考资料书籍,供大家深入学习。 本场 Chat 主要内容: 1. 用程序生成草地网格; 2. 实现风场,让草可以随风摆动; 3. 增加交互特性。 每个点都涉及到大量的内容,就不一一展开写了。 最终效果可以参考视频:<https://v.qq.com/x/page/e0777z5hbqa.html>
日音 · 客户端主程
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微服务中的短信服务如何设计?
发送短信功能,在开发过程中是最常见的需求。包括用户登录验证码的发送、活动促销短信的发送等。本 Chat 将带领你深入地去学习如何设计和实现一个通用的基础短信服务,采用 Spring Boot 开发短信服务,最终会注册到 Spring Cloud 微服务体系中,方便其他服务使用。 主要内容如下: - 短信服务的需求; - 阿里云短信的接入; - 短信服务的设计; - 短信 API 的管理; - 短信的安全防护; - 短信的监控; - 异步发送和同步发送; - 整合到 Spring Cloud 中。 学完本 Chat 后将掌握使用 Spring Boot 设计并开发一个微服务体系下的短信基础服务。
猿天地 · 猿天地
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深入浅出解读 Kafka 的可靠性机制
在上一篇文章《[再谈基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列原理](https://gitbook.cn/gitchat/activity/5bbeb5217147ec074cf87232)》中,我详细介绍了基于 Kafka-ZK 的分布式消息队列原理。本场 Chat 更进一步解读 Kafka 的一些可靠性机制:在消息队列系统中,一条消息的生命周期包括生产、发送、存储、消费和删除等流程,其中涉及诸多可靠性问题,同时,系统本身也存在可靠性问题,而这些可靠性问题又与可用性和吞吐性能密切相关。针对可靠性问题,Kafka 提供了可选的解决方案,本场 Chat 将介绍它们。 本场 Chat 主要介绍以下内容: 1. Kafka 的副本机制; 2. Kafka 的截断机制; 3. 消息生产的可靠性; 4. 消息发送的可靠性; 5. 消息接收的可靠性; 6. 消息存储的可靠性; 7. Leader 选举涉及的可靠性问题; 8. 消息去重问题。 PS:欢迎订阅达人课《[分布式中间件实践之路](https://gitbook.cn/gitchat/column/5b7d127b84322801444db274)》
应书澜 · ~阿里资深中间件工程师/设计师
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如何成为一名合格的 C/C++ 开发者?
在大多数开发或者准开发人员的认识中,C/C++ 是一门非常难的编程语言,很多人知道它的强大,但因为认为“难”造成的恐惧让很多人放弃。 我从学生时代开始接触 C/C++,工作以后先后担任过 C++ 客户端和服务器的开发经理并带队开发,至今已经有十多年了。虽然时至今日哪种编程语言对我来说已经不再重要(我目前主要从事 Java 开发),但 C/C++ 仍然是我最喜欢的编程语言。在我看来,C/C++ 一旦学成,其妙无穷,就像武侠小说中的“九阳神功”一样,有了这个基础,您可以快速学习任何语言和编程技术。 本 Chat 将介绍 C/C++ 学习中的重难点和大多数学习者关心的问题,同时针对在校学生和社会人士两大群体因时间和精力的差别问题,就如何学好 C/C++ 给出我的建议和方法。主要内容如下: - 目前 C++ 的应用领域; - Linux C++ 与 Windows C++ 之争; - C++ 语言基础包括哪些; - 如何看待 C++ 11/14/17 新标准; - C++ 与操作系统平台; - C++ 如何进阶; - C++ 面试; - 学生与社会人士学习 C++ 的方式的区别; - 问答环节。 Chat 届时会结合我自身的工作经验来介绍,抛砖引玉,希望能对广大想成为合格的 C/C++ 开发的朋友有一些帮助和启示。
范蠡 · 资深开发工程师
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亿级 QQ 会员活动运营系统的设计之道
随着 QQ 会员用户的日益增涨,每周都要上线大量各种玩法的 H5 活动来满足产品和运营的需求。传统的开发流程为:需求评审->设计->重构->开发->测试->上线。这种传统的开发流程和周期都比较长,上线一个活动至少要一个星期的时间,已经无法满足运营快速上线的诉求,且开发每天做这些重复性大的工作也不利于自身的提高。因此我们需要设计一套能快速上线,扩展性好,可复用性高的运营系统。于是,QQ 会员活动运营系统(以下简称 AMS)应用而生。 本场 Chat 您将学到以下内容: 1. 峰值10 亿 +PV 的 QQ 会员活动运营系统简介 ; 2. API 引擎如何实现上千种业务逻辑以及各种逻辑的组合; 3. 揭开 30 分钟上线一个全新 H5 活动的奥秘; 4. 插件化、组件化、配置化、自动化的设计思维。
廖声茂 · 高级工程师
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人脸识别入门实战
本场 Chat 结合 PyQt5、OpenCV 以及 face_recognition 做一个人脸识别的项目,实现功能包括图片的识别,以及读取 USB 摄像头进行识别。 通过本场 Chat 你能够学到如下内容: 1. PyQt5 设计过程; 2. Matplotlib 如何嵌入到 PyQt5 中; 3. OpenCV 对图像的操作; 4. face_recognition 环境的搭建; 5. 使用 face_recognition 进行精确人脸识别(据说识别率高达 99.3%); 6. 整个项目的完整设计过程。
离梦远 · 某公司高级软件工程师
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数据科学 Kaggle 比赛项目实战:Titanic
目前,Python 数据分析/机器学习的系列课程很多,但几乎都在讲解算法,而很少在实战项目中应用。 本 Chat 将思路反转过来,以最经典的入门级 Kaggle 比赛项目 Titanic 为线索,带你从头完成整个数据科学项目。 - 获取数据 -&gt; 启发式数据分析(统计特征/数据分布/隐含关联)-&gt; 预处理(特征工程/数据清洗)-&gt; 建模/调参/预测 -&gt; 可视化。 - 从原始数据到最终结果,带你一步步分析过程,应用实战技巧,将算法应用到实际案例中。 - 无需精通 Python 数据分析,你就可以参与到这个项目中,最好的学习方法是在项目中学习,而不是背字典般学习库函数。 - 不会机器学习?可以参加。知道机器学习能做什么后,才更有动力去挖掘其数学原理。 课程在带你完成整个项目的同时,也提供了一个思想框架,让你也能在其他数据科学项目中应用。所以,记得去其他比赛试试你学到的技巧!
刘明 · 机器学习算法工程师
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阿里巴巴语音识别模型 DFSMN 的使用指南
阿里巴巴 2018 年开源的语音识别模型 DFSMN,将全球语音识别准确率纪录提高至 96.04%。DFSMN 模型,是阿里巴巴的高效工业级实现,相对于传统的 LSTM、BLSTM 等声学模型,该模型具备训练速度更快、识别更高效、识别准确率更高和模型大小压缩等效果。 本场 Chat 的主要内容包括: 1. 语音识别流程简介; 2. Kaldi 的部署使用; 3. 如何训练基于中文的 DFSMN 声学模型; 4. 语音特征提取 MFCC 算法源码解读; 5. 语音识别工具对比。
Enzo · 大数据研发工程师
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从零搭建基于 ELK 的 Log 埋点系统
在分布式系统中,调查问题的时候在需要到多台服务器上进行查看 Log,或者到数据库查询访问记录,不仅效率低而且不直观,那么有没有更好更轻松的方式呢? 基于 ELK 的 Log 查看系统可以非常高效地解决传统 Log 文件的弊端,下面介绍下系统中如何基于 ELK 对 Log 进行优雅地处理,优雅地调查问题和查看统计信息。 本场 Chat 将基于如下几个主题进行讲解: 1. 常用 Log 记录的方式的不足; 2. 如何使用 Filebeat 进行 Log 收集; 3. 为什么不推荐使用 Filebeat; 4. 如何对所有请求进行记录; 5. 如何对所有对外请求的记录; 6. 如何记录任何需要的 Log,如何将 Log 埋点能更方便调查问题; 7. ELK、Kafka 安装与使用; 8. 基于 Kibana Dashboard 直观查看 Log 信息,形成请求量,请求时长与埋点信息。 本场 Chat 将基于 SpringCloud 系统调用,详细讲解从一个请求到系统内部运转与对外接口调用的完整流程,提供完整可执行代码。
奔跑吧架构师 · 高级Java工程师
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Mongo 性能调优
如果对数据库的性能没有一个好的概念,很容易生产出一些健美型项目:看起来五大三粗、威风凛凛,直到数据量达到一定的规模它们就开始三步一喘了。健美选手的肌肉始终不如专业运动员厚实,撑不住真正的压力。开发者掌握正确高效的数据库使用方式是项目告别外强中干的不二手段。 本场 Chat 主要研讨的问题有下面 12 个点: 1. 执行分析; 2. 覆盖索引的查询; 3. 组合索引的命中; 4. 线上数据库查询慢的问题定位; 5. 文档排序; 6. 如何创建索引; 7. 索引的限制; 8. 索引的占用空间对性能的影响; 9. 说说 `_id` 字段; 10. `$or` 查询的优化; 11. 数据分批处理; 12. 使用聚合。
blurooo · 研发工程师
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如何系统有效地准备一场面试
很多开发者找工作时,只是一家家投简历,一遍遍做笔试,一次次被拒绝……其实并不知道如何系统准备一场面试,每次面试都像撞大运,这样的求职过程,既辛苦又痛苦。 有鉴于此,本次 Chat 将分四个阶段介绍如何系统准备一场技术面试,有效提升面试通过率。 1. 澄清阶段,讨论职业价值观、盘点自我价值、筛选公司、分析职位、寻找亮点、设定期望。 2. 准备阶段,讨论简历优化、练习自我介绍、温故、学新、刷笔试题、常见非技术问题、提问阶段问题。 3. 面试过程,讨论外在形象、心态、抓取问题要点、结构化表达、应对不会的问题。 4. 复盘阶段,讨论如何复盘一次面试。
安晓辉 · 《程序员的成长课》作者
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我们如何衡量一个微服务实施的成功
微服务的改造我们更多看到的案例分享是一个结果,很难观察其过程以及中间发生的事情。本次介绍的案例是我在过去五年服务的一个客户,该客户经过了 5 年的微服务改造。作为一个见证者,从一个见证者的角度看到了该客户 5 年之间的变化,把我在实践和观察微服务的心得总结下来,分享给大家。通过本次分享,你可以了解到在做微服务的架构改进前中后需要注意的不同方面的问题、成本、收益,以及团队和技术的决策和养成。 本系列共计 4 篇,分别是《我们如何衡量一个微服务实施的成功》《成功微服务实施的组织变化》《成功微服务实施的技术变化》《微服务转型中的经验和反思》。本场 Chat 是第一篇《我们如何衡量一个微服务实施的成功》,由于保密的原因,具体的客户、项目、人员名称均为化名。 本场 Chat 首先会和大家分享一下这个客户和项目的大概背景。接着会和大家简单介绍一下微服务架构的演进的成本分析。然后和大家分享从组织和技术上可以看到的变化。 本场 Chat 你会了解到以下内容: 1. 案例背景 2. 微服务架构演进的成本分析 3. 微服务改造后的组织改进变化 4. 微服务改造后的技术改进变化
顾宇 · 埃森哲咨询经理
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实战组合式设计
不使用编程语言的正则表达式库,实现一个基于特定语义规则的正则表达式引擎,对用户提供基本的 match 和 search 接口。这里有两个难点,一个是语义规则如何嵌套,另一个是贪心算法在嵌套的语义规则中如何收敛。 如果你想使用既有语言库中的算法实现这个正则表达式引擎,复杂度会超过你的想象。我们应该跳出既有思维的墙,深入分析问题域,简单自洽地解决设计挑战,有效地控制软件的复杂度。 本场 Chat 的主要内容为: 1. 需求 2. 组合式设计简介 3. 抽象设计 4. 贪心算法设计 5. API 设计 6. 测试设计 7. 内存管理设计 8. 核心代码分享 注:示例代码的语言为 C++,文章后面附完整代码的链接。
agiledragon · 架构师,DDD实践布道者
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再谈基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列原理
关于分布式消息队列,我在几个月前写过一篇文章:《[深入浅出理解基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列](https://gitbook.cn/gitchat/activity/5ad5634e1165247fd990c306) 》。最近,由于写作课程《[分布式中间件实践之路](https://gitbook.cn/gitchat/column/5b7d127b84322801444db274)》的契机,我再次阅读了这篇文章,觉得存在很多不足,对不起 “深入浅出” 一词,鉴于此,我决定再写一篇长文,详细解读基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列原理,敬请感兴趣的读者关注。 本场 Chat 主要内容: 1. Kafka 的架构解读; 2. Kafka 为什么要将 Topic 进行分区; 3. Kafka 高可靠性实现基础解读; 4. Kafka 复制原理和同步方式; 5. leader 选举机制,及如何确保新选举出的 leader 是优选; 6. 同步副本 ISR; 7. Kafka 数据可靠性和持久性保证; 8. 深入解读 HW 机制; 9. Kafka 架构中 Zookeeper 以怎样的形式存在; 10. 全程解析:Producer -&gt; kafka -&gt; consumer。
应书澜 · ~阿里资深中间件工程师/设计师
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预订截止日期:2018 年 11 月 26 日
交稿截止日期:2018 年 12 月 10 日
如未在以上日期前达到预订人数、完成交稿,本活动募集的款项将全数退还给读者。
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