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架构师技术图谱


架构师技术图谱

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数据结构

队列

集合

链表、数组

字典、关联数组

二叉树

每个节点最多有两个叶子节点。

完全二叉树

平衡二叉树

左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树。

二叉查找树(BST)

二叉查找树(Binary Search Tree),也称有序二叉树(ordered binary tree),排序二叉树(sorted binary tree)。

红黑树

B,B+,B*树

MySQL是基于B+树聚集索引组织表

LSM 树

LSM(Log-Structured Merge-Trees)和 B+ 树相比,是牺牲了部分读的性能来换取写的性能(通过批量写入),实现读写之间的平衡。
Hbase、LevelDB、Tair(Long DB)、nessDB 采用 LSM 树的结构。LSM可以快速建立索引。

  • 《LSM树 VS B+树》open in new window

    • B+ 树读性能好,但由于需要有序结构,当key比较分散时,磁盘寻道频繁,造成写性能较差。
    • LSM 是将一个大树拆分成N棵小树,先写到内存(无寻道问题,性能高),在内存中构建一颗有序小树(有序树),随着小树越来越大,内存的小树会flush到磁盘上。当读时,由于不知道数据在哪棵小树上,因此必须遍历(二分查找)所有的小树,但在每颗小树内部数据是有序的。
  • 《LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎》open in new window

    • 极端的说,基于LSM树实现的HBase的写性能比MySQL高了一个数量级,读性能低了一个数量级。
    • 优化方式:Bloom filter 替代二分查找;compact 小数位大树,提高查询性能。
    • Hbase 中,内存中达到一定阈值后,整体flush到磁盘上、形成一个文件(B+数),HDFS不支持update操作,所以Hbase做整体flush而不是merge update。flush到磁盘上的小树,定期会合并成一个大树。

BitSet

经常用于大规模数据的排重检查。

常用算法

排序、查找算法

选择排序

冒泡排序

插入排序

快速排序

归并排序

希尔排序

TODO

堆排序

计数排序

桶排序

基数排序

按照个位、十位、百位、...依次来排。

二分查找

Java 中的排序工具

布隆过滤器

常用于大数据的排重,比如email,url 等。
核心原理:将每条数据通过计算产生一个指纹(一个字节或多个字节,但一定比原始数据要少很多),其中每一位都是通过随机计算获得,在将指纹映射到一个大的按位存储的空间中。注意:会有一定的错误率。
优点:空间和时间效率都很高。
缺点:随着存入的元素数量增加,误算率随之增加。

字符串比较

KMP 算法

KMP:Knuth-Morris-Pratt算法(简称KMP)
核心原理是利用一个“部分匹配表”,跳过已经匹配过的元素。

深度优先、广度优先

贪心算法

回溯算法

剪枝算法

动态规划

朴素贝叶斯

推荐算法

最小生成树算法

最短路径算法

并发

Java 并发

多线程

线程安全

一致性、事务

事务 ACID 特性

事务的隔离级别

MVCC

Java中的锁和同步类

公平锁 & 非公平锁

公平锁的作用就是严格按照线程启动的顺序来执行的,不允许其他线程插队执行的;而非公平锁是允许插队的。

悲观锁

悲观锁如果使用不当(锁的条数过多),会引起服务大面积等待。推荐优先使用乐观锁+重试。

乐观锁 & CAS

ABA 问题

由于高并发,在CAS下,更新后可能此A非彼A。通过版本号可以解决,类似于上文Mysql 中提到的的乐观锁。

CopyOnWrite容器

可以对CopyOnWrite容器进行并发的读,而不需要加锁。CopyOnWrite并发容器用于读多写少的并发场景。比如白名单,黑名单,商品类目的访问和更新场景,不适合需要数据强一致性的场景。

RingBuffer

可重入锁 & 不可重入锁

互斥锁 & 共享锁

互斥锁:同时只能有一个线程获得锁。比如,ReentrantLock 是互斥锁,ReadWriteLock 中的写锁是互斥锁。
共享锁:可以有多个线程同时或的锁。比如,Semaphore、CountDownLatch 是共享锁,ReadWriteLock 中的读锁是共享锁。

死锁

操作系统

计算机原理

CPU

多级缓存

典型的 CPU 有三级缓存,距离核心越近,速度越快,空间越小。L1 一般 32k,L2 一般 256k,L3 一般12M。内存速度需要200个 CPU 周期,CPU 缓存需要1个CPU周期。

进程

TODO

线程

协程

Linux

设计模式

设计模式的六大原则

  • 《设计模式的六大原则》open in new window
    • 开闭原则:对扩展开放,对修改关闭,多使用抽象类和接口。
    • 里氏替换原则:基类可以被子类替换,使用抽象类继承,不使用具体类继承。
    • 依赖倒转原则:要依赖于抽象,不要依赖于具体,针对接口编程,不针对实现编程。
    • 接口隔离原则:使用多个隔离的接口,比使用单个接口好,建立最小的接口。
    • 迪米特法则:一个软件实体应当尽可能少地与其他实体发生相互作用,通过中间类建立联系。
    • 合成复用原则:尽量使用合成/聚合,而不是使用继承。

23种常见设计模式

应用场景

  • 《细数JDK里的设计模式》open in new window

    • 结构型模式:

      • 适配器:用来把一个接口转化成另一个接口,如 java.util.Arrays#asList()。
      • 桥接模式:这个模式将抽象和抽象操作的实现进行了解耦,这样使得抽象和实现可以独立地变化,如JDBC;
      • 组合模式:使得客户端看来单个对象和对象的组合是同等的。换句话说,某个类型的方法同时也接受自身类型作为参数,如 Map.putAll,List.addAll、Set.addAll。
      • 装饰者模式:动态的给一个对象附加额外的功能,这也是子类的一种替代方式,如 java.util.Collections#checkedList|Map|Set|SortedSet|SortedMap。
      • 享元模式:使用缓存来加速大量小对象的访问时间,如 valueOf(int)。
      • 代理模式:代理模式是用一个简单的对象来代替一个复杂的或者创建耗时的对象,如 java.lang.reflect.Proxy
    • 创建模式:

      • 抽象工厂模式:抽象工厂模式提供了一个协议来生成一系列的相关或者独立的对象,而不用指定具体对象的类型,如 java.util.Calendar#getInstance()。
      • 建造模式(Builder):定义了一个新的类来构建另一个类的实例,以简化复杂对象的创建,如:java.lang.StringBuilder#append()。
      • 工厂方法:就是 一个返回具体对象的方法,而不是多个,如 java.lang.Object#toString()、java.lang.Class#newInstance()。
      • 原型模式:使得类的实例能够生成自身的拷贝、如:java.lang.Object#clone()。
      • 单例模式:全局只有一个实例,如 java.lang.Runtime#getRuntime()。
    • 行为模式:

      • 责任链模式:通过把请求从一个对象传递到链条中下一个对象的方式,直到请求被处理完毕,以实现对象间的解耦。如 javax.servlet.Filter#doFilter()。
      • 命令模式:将操作封装到对象内,以便存储,传递和返回,如:java.lang.Runnable。
      • 解释器模式:定义了一个语言的语法,然后解析相应语法的语句,如,java.text.Format,java.text.Normalizer。
      • 迭代器模式:提供一个一致的方法来顺序访问集合中的对象,如 java.util.Iterator。
      • 中介者模式:通过使用一个中间对象来进行消息分发以及减少类之间的直接依赖,java.lang.reflect.Method#invoke()。
      • 空对象模式:如 java.util.Collections#emptyList()。
      • 观察者模式:它使得一个对象可以灵活的将消息发送给感兴趣的对象,如 java.util.EventListener。
      • 模板方法模式:让子类可以重写方法的一部分,而不是整个重写,如 java.util.Collections#sort()。
  • 《Spring-涉及到的设计模式汇总》open in new window

  • 《Mybatis使用的设计模式》open in new window

单例模式

责任链模式

TODO

MVC

IOC

AOP

UML

微服务思想

康威定律

  • 《微服务架构的理论基础 - 康威定律》open in new window

    • 定律一:组织沟通方式会通过系统设计表达出来,就是说架构的布局和组织结构会有相似。
    • 定律二:时间再多一件事情也不可能做的完美,但总有时间做完一件事情。一口气吃不成胖子,先搞定能搞定的。
    • 定律三:线型系统和线型组织架构间有潜在的异质同态特性。种瓜得瓜,做独立自治的子系统减少沟通成本。
    • 定律四:大的系统组织总是比小系统更倾向于分解。合久必分,分而治之。
  • 《微服务架构核⼼20讲》open in new window

运维 & 统计 & 技术支持

常规监控

命令行监控工具

APM

APM — Application Performance Management

统计分析

持续集成(CI/CD)

Jenkins

环境分离

开发、测试、生成环境分离。

自动化运维

Ansible

puppet

chef

测试

TDD 理论

单元测试

压力测试

全链路压测

A/B 、灰度、蓝绿测试

虚拟化

KVM

Xen

OpenVZ

容器技术

Docker

云技术

OpenStack

DevOps

文档管理

中间件

Web Server

Nginx

OpenResty

Tengine

Apache Httpd

Tomcat

架构原理

调优方案

Jetty

缓存

本地缓存

客户端缓存

服务端缓存

Web缓存

Memcached

Redis

架构

回收策略

Tair

几种存储引擎:

  • MDB,完全内存性,可以用来存储Session等数据。
  • Rdb(类似于Redis),轻量化,去除了aof之类的操作,支持Restfull操作
  • LDB(LevelDB存储引擎),持久化存储,LDB 作为rdb的持久化,google实现,比较高效,理论基础是LSM(Log-Structured-Merge Tree)算法,现在内存中修改数据,达到一定量时(和内存汇总的旧数据一同写入磁盘)再写入磁盘,存储更加高效,县比喻Hash算法。
  • Tair采用共享内存来存储数据,如果服务挂掉(非服务器),重启服务之后,数据亦然还在。

消息队列

消息总线

消息总线相当于在消息队列之上做了一层封装,统一入口,统一管控、简化接入成本。

消息的顺序

RabbitMQ

支持事务,推拉模式都是支持、适合需要可靠性消息传输的场景。

RocketMQ

Java实现,推拉模式都是支持,吞吐量逊于Kafka。可以保证消息顺序。

ActiveMQ

纯Java实现,兼容JMS,可以内嵌于Java应用中。

Kafka

高吞吐量、采用拉模式。适合高IO场景,比如日志同步。

Redis 消息推送

生产者、消费者模式完全是客户端行为,list 和 拉模式实现,阻塞等待采用 blpop 指令。

ZeroMQ

TODO

定时调度

单机定时调度

分布式定时调度

RPC

Dubbo

** SPI **
TODO

Thrift

gRPC

服务端可以认证加密,在外网环境下,可以保证数据安全。

数据库中间件

Sharding Jdbc

日志系统

日志搜集

配置中心

servlet 3.0 异步特性可用于配置中心的客户端

API 网关

主要职责:请求转发、安全认证、协议转换、容灾。

网络

协议

OSI 七层协议

TCP/IP

HTTP

HTTP2.0

HTTPS

网络模型

Epoll

Java NIO

kqueue

连接和短连接

框架

零拷贝(Zero-copy)

序列化(二进制协议)

Hessian

Protobuf

数据库

基础理论

关系数据库设计的三大范式

  • 《数据库的三大范式以及五大约束》open in new window
    • 第一范式:数据表中的每一列(每个字段)必须是不可拆分的最小单元,也就是确保每一列的原子性;
    • 第二范式(2NF):满足1NF后,要求表中的所有列,都必须依赖于主键,而不能有任何一列与主键没有关系,也就是说一个表只描述一件事情;
    • 第三范式:必须先满足第二范式(2NF),要求:表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关,(表中的每一列只能依赖于主键);

MySQL

原理

InnoDB

优化

索引

聚集索引, 非聚集索引

MyISAM 是非聚集,InnoDB 是聚集

复合索引

自适应哈希索引(AHI)

explain

NoSQL

MongoDB

  • MongoDB 教程open in new window
  • 《Mongodb相对于关系型数据库的优缺点》open in new window
    • 优点:弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度;内置GridFS,支持大容量的存储;Schema-less 数据库,不用预先定义结构;内置Sharding;相比于其他NoSQL,第三方支持丰富;性能优越;
    • 缺点:mongodb不支持事务操作;mongodb占用空间过大;MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具,这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方;

Hbase

搜索引擎

搜索引擎原理

Lucene

Elasticsearch

Solr

sphinx

性能

性能优化方法论

容量评估

CDN 网络

连接池

性能调优

大数据

流式计算

Storm

Kafka Stream

应用场景

例如:

  • 广告相关实时统计;
  • 推荐系统用户画像标签实时更新;
  • 线上服务健康状况实时监测;
  • 实时榜单;
  • 实时数据统计。

Hadoop

HDFS

MapReduce

Yarn

Spark

安全

web 安全

XSS

CSRF

SQL 注入

Hash Dos

脚本注入

漏洞扫描工具

验证码

DDoS 防范

用户隐私信息保护

  1. 用户密码非明文保存,加动态salt。
  2. 身份证号,手机号如果要显示,用 “*” 替代部分字符。
  3. 联系方式在的显示与否由用户自己控制。
  4. TODO

序列化漏洞

加密解密

对称加密

  • 《常见对称加密算法》open in new window
    • DES、3DES、Blowfish、AES
    • DES 采用 56位秘钥,Blowfish 采用1到448位变长秘钥,AES 128,192和256位长度的秘钥。
    • DES 秘钥太短(只有56位)算法目前已经被 AES 取代,并且 AES 有硬件加速,性能很好。

哈希算法

非对称加密

服务器安全

数据安全

数据备份

TODO

网络隔离

内外网分离

TODO

登录跳板机

在内外环境中通过跳板机登录到线上主机。

授权、认证

RBAC

OAuth2.0

OIDC

SAML

双因素认证(2FA)

2FA - Two-factor authentication,用于加强登录验证

常用做法是 登录密码 + 手机验证码(或者令牌Key,类似于与网银的 USB key)

单点登录(SSO)

常用开源框架

开源协议

日志框架

Log4j、Log4j2

Logback

ORM

MyBatis:

网络框架

TODO

Web 框架

Spring 家族

Spring

Spring Boot

Spring Cloud

工具框架

分布式设计

扩展性设计

稳定性 & 高可用

  • 《系统设计:关于高可用系统的一些技术方案》open in new window

    • 可扩展:水平扩展、垂直扩展。 通过冗余部署,避免单点故障。
    • 隔离:避免单一业务占用全部资源。避免业务之间的相互影响 2. 机房隔离避免单点故障。
    • 解耦:降低维护成本,降低耦合风险。减少依赖,减少相互间的影响。
    • 限流:滑动窗口计数法、漏桶算法、令牌桶算法等算法。遇到突发流量时,保证系统稳定。
    • 降级:紧急情况下释放非核心功能的资源。牺牲非核心业务,保证核心业务的高可用。
    • 熔断:异常情况超出阈值进入熔断状态,快速失败。减少不稳定的外部依赖对核心服务的影响。
    • 自动化测试:通过完善的测试,减少发布引起的故障。
    • 灰度发布:灰度发布是速度与安全性作为妥协,能够有效减少发布故障。
  • 《关于高可用的系统》open in new window

    • 设计原则:数据不丢(持久化);服务高可用(服务副本);绝对的100%高可用很难,目标是做到尽可能多的9,如99.999%(全年累计只有5分钟)。

硬件负载均衡

软件负载均衡

限流

  • 《谈谈高并发系统的限流》open in new window
    • 计数器:通过滑动窗口计数器,控制单位时间内的请求次数,简单粗暴。
    • 漏桶算法:固定容量的漏桶,漏桶满了就丢弃请求,比较常用。
    • 令牌桶算法:固定容量的令牌桶,按照一定速率添加令牌,处理请求前需要拿到令牌,拿不到令牌则丢弃请求,或进入丢队列,可以通过控制添加令牌的速率,来控制整体速度。Guava 中的 RateLimiter 是令牌桶的实现。
    • Nginx 限流:通过 limit_req 等模块限制并发连接数。

应用层容灾

跨机房容灾

容灾演练流程

平滑启动

数据库扩展

读写分离模式

分片模式

  • 《分库分表需要考虑的问题及方案》open in new window

    • 中间件: 轻量级:sharding-jdbc、TSharding;重量级:Atlas、MyCAT、Vitess等。
    • 问题:事务、Join、迁移、扩容、ID、分页等。
    • 事务补偿:对数据进行对帐检查;基于日志进行比对;定期同标准数据来源进行同步等。
    • 分库策略:数值范围;取模;日期等。
    • 分库数量:通常 MySQL 单库 5千万条、Oracle 单库一亿条需要分库。
  • 《MySql分表和表分区详解》open in new window

    • 分区:是MySQL内部机制,对客户端透明,数据存储在不同文件中,表面上看是同一个表。
    • 分表:物理上创建不同的表、客户端需要管理分表路由。

服务治理

服务注册与发现

服务路由控制

  • 《分布式服务框架学习笔记4 服务路由》open in new window
    • 原则:透明化路由
    • 负载均衡策略:随机、轮询、服务调用延迟、一致性哈希、粘滞连接
    • 本地路由优先策略:injvm(优先调用jvm内部的服务),innative(优先使用相同物理机的服务),原则上找距离最近的服务。
    • 配置方式:统一注册表;本地配置;动态下发。

分布式一致

CAP 与 BASE 理论

  • 《从分布式一致性谈到CAP理论、BASE理论》open in new window
    • 一致性分类:强一致(立即一致);弱一致(可在单位时间内实现一致,比如秒级);最终一致(弱一致的一种,一定时间内最终一致)
    • CAP:一致性、可用性、分区容错性(网络故障引起)
    • BASE:Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和Eventually consistent(最终一致性)
    • BASE理论的核心思想是:即使无法做到强一致性,但每个应用都可以根据自身业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

分布式锁

分布式一致性算法

PAXOS

Zab

Raft

Gossip

两阶段提交、多阶段提交

幂等

  • 《分布式系统---幂等性设计》open in new window
    • 幂等特性的作用:该资源具备幂等性,请求方无需担心重复调用会产生错误。
    • 常见保证幂等的手段:MVCC(类似于乐观锁)、去重表(唯一索引)、悲观锁、一次性token、序列号方式。

分布式一致方案

分布式 Leader 节点选举

TCC(Try/Confirm/Cancel) 柔性事务

  • 《传统事务与柔性事务》open in new window
    • 基于BASE理论:基本可用、柔性状态、最终一致。
    • 解决方案:记录日志+补偿(正向补充或者回滚)、消息重试(要求程序要幂等);“无锁设计”、采用乐观锁机制。

分布式文件系统

唯一ID 生成

全局唯一ID

  • 《高并发分布式系统中生成全局唯一Id汇总》open in new window

    • Twitter 方案(Snowflake 算法):41位时间戳+10位机器标识(比如IP,服务器名称等)+12位序列号(本地计数器)
    • Flicker 方案:MySQL自增ID + "REPLACE INTO XXX:SELECT LAST_INSERT_ID();"
    • UUID:缺点,无序,字符串过长,占用空间,影响检索性能。
    • MongoDB 方案:利用 ObjectId。缺点:不能自增。
  • 《TDDL 在分布式下的SEQUENCE原理》open in new window

    • 在数据库中创建 sequence 表,用于记录,当前已被占用的id最大值。
    • 每台客户端主机取一个id区间(比如 1000~2000)缓存在本地,并更新 sequence 表中的id最大值记录。
    • 客户端主机之间取不同的id区间,用完再取,使用乐观锁机制控制并发。

一致性Hash算法

设计思想 & 开发模式

DDD(Domain-driven Design - 领域驱动设计)

  • 《浅谈我对DDD领域驱动设计的理解》open in new window

    • 概念:DDD 主要对传统软件开发流程(分析-设计-编码)中各阶段的割裂问题而提出,避免由于一开始分析不明或在软件开发过程中的信息流转不一致而造成软件无法交付(和需求方设想不一致)的问题。DDD 强调一切以领域(Domain)为中心,强调领域专家(Domain Expert)的作用,强调先定义好领域模型之后在进行开发,并且领域模型可以指导开发(所谓的驱动)。
    • 过程:理解领域、拆分领域、细化领域,模型的准确性取决于模型的理解深度。
    • 设计:DDD 中提出了建模工具,比如聚合、实体、值对象、工厂、仓储、领域服务、领域事件来帮助领域建模。
  • 《领域驱动设计的基础知识总结》open in new window

    • 领域(Doamin)本质上就是问题域,比如一个电商系统,一个论坛系统等。
    • 界限上下文(Bounded Context):阐述子域之间的关系,可以简单理解成一个子系统或组件模块。
    • 领域模型(Domain Model):DDD的核心是建立(用通用描述语言、工具—领域通用语言)正确的领域模型;反应业务需求的本质,包括实体和过程;其贯穿软件分析、设计、开发 的整个过程;常用表达领域模型的方式:图、代码或文字;
    • 领域通用语言:领域专家、开发设计人员都能理解的语言或工具。
    • 经典分层架构:用户界面/展示层、应用层、领域层、基础设施层,是四层架构模式。
    • 使用的模式:
      • 关联尽量少,尽量单项,尽量降低整体复杂度。
      • 实体(Entity):领域中的唯一标示,一个实体的属性尽量少,少则清晰。
      • 值对象(Value Object):没有唯一标识,且属性值不可变,小而简单的对象,比如Date。
      • 领域服务(Domain Service): 协调多个领域对象,只有方法没有状态(不存数据);可以分为应用层服务,领域层服务、基础层服务。
      • 聚合及聚合根(Aggregate,Aggregate Root):聚合定义了一组具有内聚关系的相关对象的集合;聚合根是对聚合引用的唯一元素;当修改一个聚合时,必须在事务级别;大部分领域模型中,有70%的聚合通常只有一个实体,30%只有2~3个实体;如果一个聚合只有一个实体,那么这个实体就是聚合根;如果有多个实体,那么我们可以思考聚合内哪个对象有独立存在的意义并且可以和外部直接进行交互;
      • 工厂(Factory):类似于设计模式中的工厂模式。
      • 仓储(Repository):持久化到DB,管理对象,且只对聚合设计仓储。
  • 《领域驱动设计(DDD)实现之路》open in new window

    • 聚合:比如一辆汽车(Car)包含了引擎(Engine)、车轮(Wheel)和油箱(Tank)等组件,缺一不可。
  • 《领域驱动设计系列(2)浅析VO、DTO、DO、PO的概念、区别和用处》open in new window

命令查询职责分离(CQRS)

CQRS — Command Query Responsibility Seperation

贫血,充血模型

  • 《贫血,充血模型的解释以及一些经验》open in new window
    • 失血模型:老子和儿子分别定义,相互不知道,二者实体定义中完全没有业务逻辑,通过外部Service进行关联。
    • 贫血模型:老子知道儿子,儿子也知道老子;部分业务逻辑放到实体中;优点:各层单项依赖,结构清楚,易于维护;缺点:不符合OO思想,相比于充血模式,Service层较为厚重;
    • 充血模型:和贫血模型类似,区别在于如何划分业务逻辑。优点:Service层比较薄,只充当Facade的角色,不和DAO打交道、复合OO思想;缺点:非单项依赖,DO和DAO之间双向依赖、和Service层的逻辑划分容易造成混乱。
    • 肿胀模式:是一种极端情况,取消Service层、全部业务逻辑放在DO中;优点:符合OO思想、简化了分层;缺点:暴露信息过多、很多非DO逻辑也会强行并入DO。这种模式应该避免。
    • 作者主张使用贫血模式。

Actor 模式

TODO

响应式编程

Reactor

TODO

RxJava

TODO

Vert.x

TODO

DODAF2.0

Serverless

无需过多关系服务器的服务架构理念。

Service Mesh

项目管理

架构评审

重构

代码规范

代码 Review

制度还是制度!
另外,每个公司需要根据自己的需求和目标制定自己的 check list

RUP

看板管理

SCRUM

SCRUM - 争球

敏捷开发

TODO

极限编程(XP)

XP - eXtreme Programming

  • 《主流敏捷开发方法:极限编程XP》open in new window
    • 是一种指导开发人员的方法论。

    • 4大价值:

      • 沟通:鼓励口头沟通,提高效率。
      • 简单:够用就好。
      • 反馈:及时反馈、通知相关人。
      • 勇气:提倡拥抱变化,敢于重构。
    • 5个原则:快速反馈、简单性假设、逐步修改、提倡更改(小步快跑)、优质工作(保证质量的前提下保证小步快跑)。

    • 5个工作:阶段性冲刺;冲刺计划会议;每日站立会议;冲刺后review;回顾会议。

结对编程

边写码,边review。能够增强代码质量、减少bug。

PDCA 循环质量管理

P——PLAN 策划,D——DO 实施,C——CHECK 检查,A——ACT 改进

FMEA管理模式

TODO

通用业务术语

TODO

技术趋势

TODO

政策、法规

法律

严格遵守刑法253法条

我国刑法第253条之一规定:

  • 国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员,违反国家规定,将本单位在履行职责或者提供服务过程中获得的公民个人信息,出售或者非法提供给他人,情节严重的,处3年以下有期徒刑或者拘役,并处或者单处罚金。
  • 窃取或者以其他方法非法获取上述信息,情节严重的,依照前款的规定处罚。
  • 单位犯前两款罪的,对单位判处罚金,并对其直接负责的主管人员和其他直接责任人员,依照各该款的规定处罚。

最高人民法院、最高人民检察院关于执行《中华人民共和国刑法》确定罪名的补充规定(四)规定:触犯刑法第253条之一第1款之规定,构成“出售、非法提供公民个人信息罪”;触犯刑法第253条之一第2款之规定,构成“非法获取公民个人信息罪”

避风港原则

“避风港”原则是指在发生著作权侵权案件时,当ISP(网络服务提供商)只提供空间服务,并不制作网页内容,如果ISP被告知侵权,则有删除的义务,否则就被视为侵权。如果侵权内容既不在ISP的服务器上存储,又没有被告知哪些内容应该删除,则ISP不承担侵权责任。 后来避风港原则也被应用在搜索引擎、网络存储、在线图书馆等方面。

架构师素质

团队管理

TODO

招聘

资讯

行业资讯

公众号列表

TODO

博客

团队博客

个人博客

综合门户、社区

国内:

国外:

问答、讨论类社区

行业数据分析

专项网站

其他类

推荐参考书

在线电子书

纸质书

更多架构方面书籍参考: awesome-java-booksopen in new window

开发方面

架构方面

技术管理方面

基础理论

工具方面

TODO

大数据方面

技术资源

开源资源

手册、文档、教程

国内:

国外:

在线课堂

会议、活动

活动发布平台:

常用APP

找工作

工具

代码托管

文件服务

  • 七牛
  • 又拍云

综合云服务商

VPS

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