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交易系统模型设计

Created2020-06-01|Updated2026-09-10|系统架构
|Word Count:5|Reading Time:1mins|Post Views:

交易系统.xmind
交易系统.png

Author: magicliang
Link: https://magicliang.github.io/2020/06/01/%E4%BA%A4%E6%98%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%BE%E8%AE%A1/
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系统架构
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2022-01-17
如何成为一名优秀的架构师
成为一个架构师:为了这一刻,你准备了多久? 架构师的关注点:顶层设计、长期视角。 寿命:数据 > 代码(特指业务逻辑)> 技术(特指业务逻辑的载体) 不是传道受业,而是观点分享。 架构师的几种 profile:有架构能力、以架构为生也是一种架构师。 长期战略:对于任何一家公司,架构设计一定是必要的,而且需要自行解决。架构师的职责是保证组织拥有正确的设计,控制复杂度。 架构师的关键特质: 目标正确:限制条件和目标价值产生理解偏差。是架构师最常见的问题。 能力满足:为组织带来更好的外部适应性。 持续减熵:好架构等于发现、规划和演化。 思考深度和实战经验最重要:这是任何的书本都不能带给我们的。包容、求真、良知、勇气。 有没有德?考虑组织长期利益(基于良知做判断)。 有没有勇气?承担责任,决定命运。 有没有眼光?是否擅于思考? 独立、理性、有深度的思考。长期感召力,来自于良知、成功、经验和勇气。 从复盘中学习。 郭东白.pdf
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数据密集型应用系统设计 - Designing Data Intensive Applications
数据密集(Data-Intensive)与计算密集(Compute-Intensive)是当今两大负载类型。前者以大数据为代表,后者以深度学习和 HPC 为主要代表。 谨以本书献给那些追逐梦想的人们。 [另一个电子版本。][1] 前言 数据密集型应用要处理的瓶颈往往是数据的规模、数据的复杂度和数据产生与变化的速率;与之对应的是计算密集型应用,CPU 往往成为其瓶颈。 本书是关于数据处理系统及其相关技术的(NoSQL、消息队列、缓存、搜索引擎、批处理和流处理框架)。 每一种技术都基于一定的设计理念,而且只适用于特定的场景。 不要过度优化。 数据系统基础 可靠、可扩展与可维护的应用系统 现在的典型系统架构已经很明确了,因为业界已经有成功的案例,对这些组件做了很好的抽象,我们只要做好拿来主义就行了。 可靠性(Reliability) fault tolerance 和 resilience 是系统的容错的体现。 硬件故障 对于大型 IDC,即使磁盘的 MTTF 很高,磁盘数量大了以后,每天发生磁盘损坏也是正常的事情。 硬件容错的方案是制造冗余(冗余磁盘、冗余电源)。 软件容错是第二种方...
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彩色 UML 建模
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