分布式事务
问题定义对经典的电商场景而言：下单是个插入操作，扣减金额和库存是个更新操作，操作的模型不同，如果进行分布式的服务拆分，则可能无法在一个本地事务里操作几个模型，涉及跨库事务。 CAP 定义根据 Eric Brewer 提出的 CAP 理论： Consistency：All Nodes see the same data at the same time。所有节点看到同一份最新数据（线性一致性）。 Availability：Reads and writes always succeed。非故障节点必须在合理时间内响应。 Partition tolerance：System continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system。网络分区时系统继续运行。 由此诞生三种设计约束和取舍方向： CA：放弃P，仅适用于单点系统，非分布式，如 MySQL主从同步。 AP：放弃强一致性，保证高可用。Cassandra，DynamoDB。Gossip协议可实现最终一致性。 CP：放...
函数缓存 memoize
12345678const memoize = pureFunc => { const cache = {}; return function() { const argStr = JSON.stringify(arguments); cache[argStr] = cache[argStr] || pureFunc.apply(pureFunc, arguments); return cache[argStr]; };};
读书--拓展你的认知边界
新的书在不断打破认知边界，以前都是机械的方法论世界观的书，现在出了打通一切关于进化的书。 如何读书？#《如何阅读一本书》，《快速阅读》。 如何选书？跟主题，跟作者，跟大牛。不要看编著的书。李善友的书单。 怎么有时间去看书？亚马逊的推荐比京东准。找固定板的时间看书。 Kindle 电子书和纸板书怎么选？精华书都买 实在没时间，怎么办？#樊登读书会得到 听书 从哪里开始从扉页来判断，从序言来判断一下。 读书最好抛弃论据和论证，而要寻找宏旨。 听书完，还是要自己看。
JSX
简介 JSX 是点缀着 XML 元素的 JavaScript。它是由 React 这个库最初构思出来的，但又不是专门为了某个库或者框架设计的。它是一种 DSL。 JSX 是 html in JavaScript 的一种很好体现。这里的 XML，实际上还是 html 元素。粗略看下来，和当初 backbone 写 rendertemplate 的函数差不多。要引入 JSX 的语法，在很多场景下都要引入 Babel 这个 transpiler，也就是要搞到工具链满天飞。照抄官网的例子的话，可以看到： 12345678910111213141516171819<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Hello React!</title> <script src="vendor-js/react.js"></...
Docker 小笔记
记录一些特别容易遗忘的 Docker 知识细节 镜像实际上是文件夹，每个镜像命令会产生出单独的一层。我们删除文件不一定能够删得掉，可删除的文件也只是在联合文件系统里面增加一个“被删除层”。 容器像是集装箱。这通常是启动内部代理的一个方法。docker 寻求的解决方案不是虚拟化，而是进程间的软隔离。123456# 启动 docker 容器docker run -d -p 2222:22 --name 容器名 镜像名# -d 守护容器，就是后台运行，退出命令窗口容器也不会停止# -it 交互式容器 退出命令窗口容器就停止运行了# -p 宿主机端口和容器端口映射# 8081:80 宿主机端口: 容器公开的端口 Docker 同hypervisor的区别是，hypervisor总是起了多个内核。实际上阿里开源的容器技术 pouch，也是基于多 hypervisor 的。 docker inspect 既可以查看容器，也可以查看镜像。用以下的命令单独查看一个属性： 1docker inspect -f '{{.NetworkSettings.IPAddre...
虚拟机
虚拟机意味着单独的指令集体系结构（ISA Instruction Set Architecture）。
为什么要自建实时计算平台
为什么要自建一个离线平台 可以优化资源利用率。 业务平台应该把精力放在业务上。 什么是实时计算 强调响应时间短（相对于离线计算）：毫秒级、亚秒级、秒级。T+1 的报表都是离线计算。 数据的价值随着时间的流逝而迅速降低。 常见技术方案： 流计算 + 实时存储 or 消息队列 流计算 + 实现 OLAP 什么是流式计算 实时且无界。 数据驱动计算，事件触发。 有状态及持续集成。 流计算引擎：Spark Streaming、Flink Streaming、Storm/JStorm、Samza 等。 Spark Streaming 模型 Micro-Batch 模式。看起来是流式处理的，实际上还是一小批一小批处理的。从批处理走到流处理。 最小延时：batch 的处理时间 最大延时：batch interval（通常2s-10s） + batch 处理时间。 使用场景：数据清洗（实时数据通道）、数据 ETL 等。 对于熟悉 Spark 批处理的 RD 非常容易上手。 Flink Streaming Native Streaming。 低延时，通常在毫秒级。 使用场景：事件驱动、...
Golang 并发的一些我自己才看得懂的总结
Goroutine 是绿色线程，下面自带调度器。可以在 syscall 进入阻塞状态的时候自动出让 CPU（类似 Java 在进入锁以前自动引入自旋，这实际上是一种抢占式调度—preemptive scheduling），也可以通过runtime.Gosched()主动出让 CPU，调度器还可能无缘由地主动抢占 Goroutine 的时间片（比如已经运行了10ms）。因为是绿色线程，所以可以很便宜地创造百万Goroutine。在 Go 1.5 以后，可以通过 GOMAXPROCS 来使用更多的逻辑 CPU（而不也是系统进程）来利用多核。主线程不是主线程，主线程也是一个 main goroutine。 Go 关键字基本就等同于 Java 中提交一个 Runnable 到 CompletableFuture 的 CommonPool。在没有 Channel 的帮助时，goroutine 几乎可以等同于一个绿色的守护线程。 Go 也是有 mutex 的，但是不提倡使用，用 channel 最好。 share memory by communicating。 channel 是通过描述...
Vim cheatsheet
比较好用的两个 vim 寄存器代码： 1234567#删除全部内容:%d# 在 vim 下，拷贝全部的代码:%y+# 在 mac 的 vim 下，拷贝全部的代码:%w !pbcopy
保险电销与互联网保险
保险电销的发迹史 电销在早期国内的常见渠道方式零售-求职-电视购物-保险-房地产-理财-催收-教育 人才从一个行业去到另一个行业。保险电销卖的保险业都在慢慢变化。 保险电销的发展历程 电销鼻祖—中美大都会人寿04年。先收集用户信息，然后再卖保险。 真正符合国际发展主流的电销—招商信诺。佣金模式很重要。 国内的保险电销为何逐步衰落。保险电销两三年后，坐席两三万很容易。职业瓶颈也出现了。 保险电销核心竞争力。 保险电销的流程 开场（黄金三十秒） 产品介绍 激发需求 核保 促成 成交确认 保险销售的套路 为客户创造需求。 如何激发你的保险需求。 如何未曾谋面判断你的财务状况。 如何让你冲动消费。 保险电销目前的机遇 结合互联网提升效率（互联网+电销） 健康险需求已经被激发，互联网模式有待考究，需要电销介入。 车险电销需要改变（系统智能化）。 由人海战术转变精英战术。 保险的逻辑 风险转移-保险可以解决风险的不确定性。愿意用确定的金额来为不确定性的风险买单。 保险的机制是独特的经济补偿机制。 有杠杆。 法律保护保险金。 保险资金投融资作用。 保险促进产业链整合。 商业问题解...
