事件溯源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。我们之前曾写过有关事件源，Apache Kafka及其相关性的文章。在本文中，我将进一步探讨这些想法，并展示流处理（尤其是Kafka Streams）如何帮助将事件源和CQRS付诸实践。
如果您是一名企业架构师，您可能听说过微服务架构，并使用过它。虽然您过去可能使用REST作为服务通信层，但是越来越多的项目正在转向事件驱动的体系结构。让我们深入了解这种流行架构的优缺点、它所包含的一些关键设计选择以及常见的反模式。
这篇文章将帮助你确切地了解什么是Zeebe以及它如何可能与你相关。我们将简要介绍Zeebe以及它所解决的问题，然后再进行更详细的介绍。
在分解单体应用程序到微服务体系架构时，重点考虑独立数据库拆分是很重要的。您需要想出一个可靠的策略，将您的数据库分割为多个与应用程序对齐的小型数据库。简而言之，您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库中拆分出来。
自从软件开发的早期(1960年代)以来，解决大型软件系统中的复杂性一直是一项艰巨的任务。多年来，软件工程师和架构师为解决软件系统的复杂性进行了许多尝试：David Parnas的模块化和信息隐藏(1972)，Edsger W. Dijkstra的关注分离(1974)，面向服务的体系结构(1998)。
在这个由两部分组成的系列文章的第一部分中，我介绍了物联网中需要收集数据的位置：公共云或私有云中的边缘设备，网关和服务器。我还讨论了这些系统的特点以及选择合适的数据库管理系统技术的含义。
TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理（ HTAP）数据库，本文深入探讨TiDB如何在大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 如何为知乎提供支持获得对数据的实时洞察。
微服务和分布式数据管理的问题 单体应用程序通常具有单个关系数据库。 使用关系数据库的一个主要优点是您的应用程序可以使用ACID事务，这些事务提供了一些重要的保证： 原子性 - 原子性变化 一致性 - 数据库的状态总是一致的 隔离 ----即使并发执行事务，它似乎是连续执行的 持久性 - 一旦交易已经提交，它不会被撤销 因此，您的应用程序可以简单地开始事务，更改（插入，更新和删除）多个行，并提交事务。 使用关系数据库的另一大优点是它提供SQL，它是一种丰
上集：微服务业务开发三个难题－拆分、事务、查询（上） 上集我们阐述了使用微服务体系架构的关键障碍是领域模型，事务和查询，这三个障碍似乎和功能拆分具有天然的对抗。只要功能拆分了，就涉及这三个难题。 然后我们向你展示了一种解决方案就是将每个服务的业务逻辑实现为一组DDD聚合。然后每个事务只能更新或创建一个单独的聚合。然后通过事件来维护聚合（和服务）之间的数据一致性。 在本集中，我们将会向你介绍使用事件的时候遇到了一个新的问题，就是怎么样通过原子方式更新聚合和发布事件。然后会展示如何使用事件源来解决这个问题，
对于任何给定的数据问题，总会有多种解决方案。所有这些解决方案都会有不同的优缺点和权衡。因此，最合适的软件工具选择也要视情况而定。每一个软件，甚至一个所谓的“通用”数据库，都是为特定的使用模式而设计的。所以，在复杂的应用程序中，数据工具通常会串联起来共同工作。不存在有一个软件适合于使用数据的所有不同环境，因此不可避免地要将几个不同的软件串联在一起，以便更好帮助应用程序工作。
在Java开发领域中，掌握一些常见的面试题和知识点对于求职者来说至关重要。本文将带你逐一了解Java面试中的八大篇章，涵盖Redis、MySQL数据库、框架、微服务、消息中间件、常见集合、并发编程、JVM虚拟机以及企业场景等。通过学习这些知识点，你将增强自己在面试中的竞争力，更好地应对面试官的提问。
本文的主要主题是描述如何使用事件源（event sourcing）和CQRS将事件驱动的体系结构与微服务集成。
该帖子也是由两名思科员工共同撰写的：Karthik Krishna，Silesh Bijjahalli
MQTT与Kafka完全不同。MQTT是由OASIS技术委员会的成员（大多数是IBM和Microsoft的高级工程师）开发的协议和技术标准。Kafka是LinkedIn首次实现的开源流平台。2011年开放源码后被Apache孵化器孵化，成为Apache软件基金会的顶级项目。
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在本教程中我们学习 Node.js 的原生 EvenEmitter 类。学完后你将了解事件、怎样使用 EvenEmitter 以及如何在程序中利用事件。另外还会学习 EventEmitter 类从其他本地模块扩展的内容，并通过一些例子了解背后的原理。
开发人员在任何软件项目过程中都会做出数百个微观和宏观决策。有些似乎相对无害，但对下游会有一个很大的影响。几位Cantina工程师聚在一起，回顾了我们在学习了一些艰苦的经理后需要特别考虑的关键点。
关键字（Keyword）：数据库(database)，实例(instance),体系结构，内存，SQL
本文是关于架构层级SOLID原则的文章系列的第一篇。你可能熟悉如何在面向对象的层级遵循SOLID原则来进行类的设计，或者你也曾经疑惑这些原则是否适用于系统的架构设计，关于这一点，我将尝试给出一些我的见解。
如今，许多组织正在将采用云原生平台作为其数字转型战略。云原生允许企业以更灵活的方式提供快速响应、用户友好的应用程序。 如今，许多组织正在将采用云原生平台作为其数字转型战略。云原生允许企业以更灵活的方式
MongoDB中的副本集是一组维护相同数据集的mongod进程。副本集提供冗余和高可用性，是所有生产部署的基础。本节介绍MongoDB中的复制以及副本集的组件和体系结构。该部分还提供了与副本集相关的常见任务的教程。
如上图，在不使用消息队列服务器的时候，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下数据库压力剧增，使得响应速度变慢。但是在使用消息队列之后，用户的请求数据发送给消息队列之后立即 返回，再由消息队列的消费者进程从消息队列中获取数据，异步写入数据库。由于消息队列服务器处理速度快于数据库（消息队列也比数据库有更好的伸缩性），因此响应速度得到大幅改善。
作为所有流式数据集成解决方案的起点，需要实时持续收集数据。 这被称为“流优先”方法，如果没有此初始步骤，流式数据集成和流分析解决方案都无法执行。实现此方法的方式因数据源不同而不同，但都具有一些共同的要求：
如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
如今，微服务是软件体系结构领域中最受欢迎的热门词汇之一。有许多材料都在介绍微服务的基本原理以及它的好处，但教你如何在企业场景中使用微服务的资料就十分少了。
近期公司采购软件，评估时，某软件谈到使用了 Memcached 和 Redis 缓存。在本文中，将研究这两个流行的缓存的异同，方便理解和记忆。
redo log:存储已提交的事务,顺序写入,不需要读取操作 undo log:存储未提交事务,帮助回滚,随机读写操作
大家应该都清楚，数据正在以巨幅的速度增长。如果能够有效地利用这些数据，可以发现非常有价值的内容，然而传统技术（许多早在40年前设计的，比如RDBMS这样的技术）对于“大数据”的大肆宣传的商业价值的创造是远远不够的。一个使用大数据技术的典型例子就是“客户的单一视图” - 旨在汇总有关客户的所有信息，以优化客户的参与度和收益，例如精准地确定通过哪种渠道和什么时间向他们发推送。
场景描述 不知道你有没有使用过知乎？用过的肯定知道它的用途，这里不过多的说了。 可以自己自行的去看看即可。 知乎，在古典中文中意为“你知道吗?”，它是中国的 Quora，一个问答网站，其中各种问题由用
最早的数据库是在单台支持多任务的物理机器上运行的，这种集中式的数据库系统仍然在被广泛使用，如今在集中式数据库系统上运行的企业级应用可能拥有成千上万的用户，数据库的规模从兆字节到数百G字节不等。
LSMT，即Log-Structured Merge-Tree，这是一个经典的数据结构，在大数据系统中有着非常广泛的应用。很多耳熟能详的经典系统，底层就是基于LSMT实现的。早期的数据库系统一般都采用B-Tree家族作为索引，例如MySQL。2000年后诞生的数据库大多采用LSMT索引，例如Google BigTable，HBase等，是通过Append-only Write+择机ompact来维护结构的索引树。
下表描述了两种Oracle GoldenGate体系结构以及何时使用每种体系结构。
11、windows系统当双击.jpg文件的时候，系统会通过建立的 文件关联 来决定使用什么程序来打开该图像文件。
IIoT的OPC UA发布订阅:OPC基础规范的新1.04版本现在包括发布/订阅通信模型，该模型比以前的OPC UA标准中定义的客户端/服务器架构更适合工业4.0和IIoT实施工作。
原题：Data consistency in microservices architecture
摘要：大数据基本概念考点：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
Hexagonal Architecture于2005年由Alistair Cockburn撰写，是一个具有许多优势的软件架构，自2015年以来又重新引起了人们的兴趣。
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！
微服务是当今软件工程师的一个热门话题。让我们了解如何使用微服务架构风格构建真正模块化、业务敏捷的IT系统。
微服务体系结构是在体系结构级别应用单一责任原则的自然结果。与传统的单片体系结构相比，这带来了许多好处，例如不同组件的独立可部署性、语言、平台和技术独立性、不同的可伸缩性轴以及增加的体系结构灵活性。
可靠的分布式计算系统和应用程序已成为杰出业务的基石，尤其是在自动化和管理关键任务业务流程以及向客户提供服务方面。作为这些系统和应用程序的开发人员和系统管理员，您应该提供各种信息技术（IT）解决方案，以确保您拥有最有效的系统。
数据仓库理论的创始人W.H.Inmon在其《Building the Data Warehouse》一书中，给出了数据仓库的四个基本特征：面向主题，数据是集成的，数据是不可更新的，数据是随时间不断变化的。
分层模式可能是最著名的软件体系结构模式之一。许多开发人员使用它，却不知道它的名称。这样做的目的是将你的代码划分为“层”，其中每个层都有一定的责任，并向更高层提供服务。
翻译自 Kubernetes Is Not Psychic: Distributed Stateful Workloads 。
DB（Database）数据库 ODS（Operational Data Store）运营数据存储 DW（Data Warehouse）数据仓储 DM（Data Market）数据集市
这种高效的模块化体系结构为那些希望专门针对特定应用程序需求（例如数据仓库，事务处理或高可用性情况）的用户提供了巨大的好处，同时享有利用独立于任何一个的一组接口和服务的优势存储引擎。 MySQL服务器体系结构将应用程序开发者和DBA与存储级别的所有底层实现细节隔离，从而提供了一致且简单的应用程序模型和API。因此，尽管跨不同的存储引擎具有不同的功能，但应用程序不受这些差异的影响。
来源：itindex.net/ 我们的痛点 系统架构要求 勘探 MySQL Sharding 和 MHA 的缺点 什么是 TiDB? 我们如何使用 TiDB 我们架构中的 TiDB TiDB 的性能指
知乎，在古典中文中意为“你知道吗?”，它是中国的 Quora，一个问答网站，其中各种问题由用户社区创建，回答，编辑和组织。 图片来自 Pexels 作为中国最大的知识共享平台，我们目前拥有 2.2 亿
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