架构

大部分涉足多云架构的企业，他们的投资已经得到了回报。随着云环境的可移植性日渐增强，将能给用户带来更自由的选择，更多节约成本的机会，以及更高的数据控制能力。​

很多人会用 JSON.parse(JSON.stringify(obj))来对对象进行深拷贝操作，但是这个方式缺点太多了。

在本文中，我试图展示一个与微服务架构模式相关的路线图。如果你想从头开始实现微服务架构或将单体架构迁移到微服务架构，你将需要了解这些概念。

在一个由许多小型服务组成的系统中保持数据一致性是困难的，因为它们分散在各处。以下是一些常见问题以及如何处理它们的方法：当服务发送消息时，同时更新数据库和发送消息是棘手的问题。

由于排队需要临时缓存大量的业务请求，单个系统内部无法缓存这么多数据，一般情况下，排队需要用独立的系统去实现，例如使用Kafka这类消息队列来缓存用户请求。

本文我们讲述了 axios 的跨端架构原理。axios 内部实际发出请求是通过 dispatchRequest() 方法处理的，再往里看则是通过适配器模式取得适应于当前环境的适配器函数。

LongRoPE方法首次将LLM的窗口扩展到了2048k个token，只是简单微调的情况下，就能实现与短上下文窗口相近的性能！

在微服务架构中，一个服务通常都会有多个实例，而这些服务实例可能会被部署到不同的机器或虚拟容器上。此时对于日志数据的查看和分析就会变得困难起来，因为这些服务的日志数据都散落在各自实例所在的机器或容器上。

分布式架构下将单独服务拆分成子服务，结合各种架构设计已经将分布式基石做好了，但是在业务层的架构设计上，还是有很多问题需要解决，比如子服务更新如何不影响全局，功能迭代如何足够快，如何细粒度的监控某些服务状态等。

CK 和 Doris 都是基于 MPP 的，有自定义的存储格式。目前主要用于实时指标和明细数据查询，承担了小部分流量，在 1%-2% 左右，现在还在进一步深度测试。

简而言之，集群是由多台机器组成的一个统一系统，这里的“多台”通常指的是至少3台机器。与主备或主从架构的两台机器相比，集群提供了更大的扩展性。集群可以根据其中机器承担的角色不同分为两种类型：数据集中型集群和数据分散型集群。

假设我们做了前面提到的高可用存储架构中的数据分区备份，又通过自动化运维能够保证 1 分钟就能将全部系统正常启动，那是否意味着没有必要做异地多活了？

没有比DevOps架构更好的架构了。将DevOps架构图整合到软件开发项目中将会加速和改进工作流。

Redis 受欢迎主要原因是极高的性能以及丰富、方便使用的数据结构，这些简单好用的数据结构大幅度降低开发业务复杂度。大家都在紧贴用户需求，开发更多的数据结构。

随着性能差距的持续缩小，越来越多的模型展示出竞争性的结果，这引发了一个问题，即LLMs是否真的开始趋于平稳。如果这一趋势持续下去，它可能对未来语言模型的开发和部署产生重大影响，可能将重点从简单地增加模型大小转移到探索更高效和专业化的架构。