守株阁 - 一切都是守株待兔，如切如磋，如琢如磨。I am just joking.

Created2019-12-31|Updated2026-01-24|软件工程

第 1 章欢迎进入软件构建的世界第 2 章用隐喻来更充分地理解软件开发第 3 章三思而后行：前期准备第 4 章关键的“构建决策” 第 5 章软件构建中的设计第 6 章可以工作的类第 7 章高质量的子程序第 8 章防御式编程第 9 章伪代码编程过程第 10 章使用变量的一般事项第 11 章变量名的力量第 12 章基本数据类型第 13 章不常见的数据类型第 14 章组织直线型代码第 15 章使用条件语句第 16 章控制循环第 17 章不常见的控制结构第 18 章表驱动法第 19 章一般控制问题第 20 章软件质量概述第 21 章协同构建第 22 章开发者测试第 23 章调试第 24 章重构第 25 章代码调整策略第 26 章代码调整技术第 27 章程序规模对构建的影响第 28 章管理构建第 29 章集成第 30 章编程工具第 31 章布局与风格第 32 章自说明代码第 33 章个人性格第 34 章软件工艺的话题第 35 章何处有更多的信息

JUnit4/JUnit5 注解

Created2019-12-30|Updated2026-01-24|Java•JUnit•测试

junit4 junit5 特点 @BeforeClass @BeforeAll 在当前类的所有测试方法之前执行。注解在【静态方法】上。 @AfterClass @AfterAll 在当前类中的所有测试方法之后执行。注解在【静态方法】上。 @Before @BeforeEach 在每个测试方法之前执行。注解在【非静态方法】上。 @After @AfterEach 在每个测试方法之后执行。注解在【非静态方法】上。

彩色 UML 建模

Created2019-12-29|Updated2026-02-07|系统架构

理论基础与来源彩色 UML 建模（也称为四色模型）是由 Peter Coad、Eric Lefebvre 和 Jeff De Luca 在经典著作《Java Modeling in Color with UML》中提出的领域建模方法。该方法通过四种颜色区分不同类型的域对象，帮助开发人员更好地理解和设计业务领域模型。四色模型的核心思想是将领域对象分为四种架构型（Archetype），每种架构型用不同的颜色表示：粉色（Moment-Interval）：表示业务过程中发生的某个时刻或时段黄色（Role）：表示参与方在特定时刻时段中扮演的角色绿色（Party-Place-Thing）：表示参与方、地点和事物蓝色（Description）：表示描述性信息，通常是可重用的数据四色模型与 DDD 的关系四色模型与领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD）有很强的关联性：关注领域本质：两者都强调深入理解业务领域，建立符合业务语义的模型限界上下文：四色模型的彩色分类可以帮助识别和定义限界上下文聚合根：粉色 MI 通常对应聚合根，负责维护业务不变性 ...

IPv6 问题

Created2019-12-25|Updated2026-01-24|计算机网络

背景 IPv4 地址枯竭 5G、IOT、SDN/NFV、云计算、边缘计算等新兴技术兴起，需要地址的终端设备变多。 NAT 技术无法支持新兴技术。各大互联网公（国外的Google、AWS、Apple，国内的阿里、滴滴等公司）司要定期推动本公司业务的 ipv6 技术改造，网信办会定期检查，不达标的公司要问责。改造要点因为IP地址长度从32位变为128，文本格式从十进制数字变为十六进制（见附录1），为支持两种IP地址，包括但不限于以下改造要点: 客户端（手机APP和浏览器）缓存用户IP 后端服务根据IP做判断的业务逻辑，比如set化、小流量。用户IP归属地查询。用户IP白名单、黑名单。风控使用到IP段的策略。存储用户IP到DB或者缓存 IPv4是32位，可以转成int或者long来存储。 IPv6是128位，不能使用long或者bigint来计算存储。在服务接口之间传递用户IP 内网之间传递，典型的是支付、风控等。外网之间传递，如第三方微信支付等。日志处理后端日志落地为IPv6后，是否有通过日志内容处理的业务逻辑。依赖ngin...

亚马逊工作方法

Created2019-12-20|Updated2026-01-24|亚马逊

一、亚马逊14条领导力原则我们的领导力准则不仅仅是非常鼓舞人心的墙帷。这些准则十分有效，就像我们努力工作所取得的成果一样。无论是在讨论新项目的创意、决定应对客户问题的最佳解决方案，还是对求职者进行面试，亚马逊人每天都在使用这些准则。这是令亚马逊独具特色的一个重要因素。顾客至尚（Customer Obsession）领导者从客户入手，再反向推动工作。他们努力地工作以赢得并维系客户对他们的信任。虽然领导者会关注竞争对手，但是他们更关注客户。主人翁精神（Ownership）领导者是主人翁。他们会从长远考虑，不会为了短期业绩而牺牲长期价值。他们不仅仅代表自己的团队，而且代表整个公司行事。他们绝不会说“那不是我的工作”。创新简化（Invent and Simplify）领导者期望并要求自己的团队进行创新和发明，并始终寻求使工作简化的方法。他们了解外界动态，从各处寻找新的创意，并且不局限于“非我发明”的观念。当我们开展新事物时，我们要接受被长期误解的可能。决策正确（Are Right, A Lot）领导者在大多数情况下都能做出正确的决定。他们拥有卓越的业务判断能力...

微服务相关文献

Created2019-12-17|Updated2026-01-24|微服务

《提升团队的微服务落地能力》

滚动重启、金丝雀发布、AB testing 和蓝绿部署

Created2019-12-17|Updated2026-02-07|持续交付

本文讨论发布周期（release cycles）里 deployment strategy 的问题，抛开大规模部署的 big bang deployment。滚动重启、金丝雀发布、AB testing 在 martin fowler 的博客里，金丝雀发布和滚动重启和 AB testing 并没有本质区别，都是 phased approach或者 incremental approach，是 ParallelChange 思想的实践。当我们拥有一个新版本时：滚动重启（rolling restart） rolling restart 会让新旧版本在环境里长时间共存，逐一使节点部署新版本，这样易于发现问题和回滚。金丝雀发布（canary release）而金丝雀发布同样允许新旧版本长时间共存，在逐一部署新节点的前提下，逐步利用 LB 之类的基础设施来切分用户，其策略还可以细分为：先不给新版本，在无流量的情况下在生产环境验证 - 很多大厂的实现都忽略了这点。尽量让内部用户先使用 - FB 之类的大厂的员工都非常多，使用一个特性开关（名字很多，比如 feature bits,...

部署环境

Created2019-12-17|Updated2026-01-24|持续交付

列举环境根据 wikipedia，工业界总是把开发环境和生产环境分离出来，中间还有若干个 stages。结构化的发布管理允许分阶段部署（rollout），测试和在遇到问题时回滚（rollback）。常见的环境有： 4-tier architecture is development, testing, model, production (DEV, TEST, MODL, PROD), Quality Control (QC), for acceptance testing; sandbox or experimental (EXP) Another common architecture is development, testing, acceptance and production (DTAP) Development 构造对软件的变动的环境，大多数情况下仅仅是开发者的工作站（workstation）。在这个环境里实验变更和进行单元测试。集成环境有时候也可以被认为是开发环境，在集成环境里专门对 repo 里的源代码 copy 进行构建和单元测试。 T...

CI/CD 方法论

Created2019-12-13|Updated2026-01-24|软件工程

CI/CD 的重要性 Martin Fowler说过，“持续集成并不能消除Bug，而是让它们非常容易发现和改正。” 持续集成和持续交付作为敏捷开发的一种最佳实践，通过包括构建、部署、测试、发布流程的自动化，实现质量内建，让质量问题可以快速发现和消除，从而提升软件交付的质量和效率。基本策略分支模型是CICD落地的源头，研发过程各角色间的协作方式以及研发过程内代码版本的流转方式都取决于分支模型。首先划分环境。划分环境后设计分支，注重开发和发布两个场景。根据分支设计流水线，验证应该发生在全流水线里。一般的分支模型参考文献：《在阿里，我们如何管理代码分支？》《What is Trunk-Based Development?》《提升团队的微服务落地能力》

如何做全链路压测

Created2019-11-10|Updated2026-01-24|性能测试

性能测试压测问题.xmind 性能测试的必要性营销活动周期首先引入一个营销活动周期的概念，它是一个闭环流程： PS：1和2之间再加一个步骤。环境改造和基础数据准备。强调必须在生产环境。压测环境准备：需要复用真实的线上环境，压测结果和问题暴露才都是最真实情况。可通过压测流量全局识别、透传（数据进入影子区域）。基础数据准备：以电商场景为例，构造满足大促场景的核心基础相关数据（如买家、卖家、商品信息），以线上数据为数据源，进行采样、过滤、脱敏，并保持同等量级。阿里实际上是 2013 年才开始做全链路压测的，现在的压测周期更加智能化。可以在白天由几个人值守进行，包含以下活动：压测环境改造整个阿里经济体的压测环境，包括双十一压测，全部选择的是线上环境，此时需要评估：如果要进行全链路压测，是否直接可以使用现有环境。同一个API多次压测是否会被拦截-容易被忽略。是否会有脏数据影响、如果有影响应该如何改造避免-必须进行的改造项目：1 识别+ 透传流量标，2 构造影子数据区域。以上这些问题总结下来即为两类问题：业务问题和数据传递问题。问题比较明确，我们就根据...