玩转AWS的必备工具虽然AWS平台早已早已为使用者带来了十分详细和高品质的工具箱，但在具体运用中含的软件还没有尤其方便快捷或是能满足客户的必须，因而，紧紧围绕全部AWS平台，客户及其许多专业开发设计AWS专用工具的企业发布了很多和AWS规范专用工具互为补充的第三方开发环境。这种专用工具集中化在系统软件布署管理方法自动化技术，系统架构图自动生成可视化工具，

写这个专栏的缘起之前我写过一篇博客：《朱晔的互联网架构实践心得S2E2：写业务代码最容易掉的10种坑》，引起的关注还是挺多的。后来和极客时间的编辑一拍即合决定以这个为题写一个专栏。其实所谓坑就是容易忽略但是不容易发现的问题，大部分生产事故都是发布、运维相关的配置引起，真正代码中的问题上线后产生问题的坑并不多，虽然我接触过很多生产事故，但

对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。程序员如何学习机器学习对程序员来说，机器学习是有一定门槛的（这个门槛也是其核心竞争力），相

随着业务的发展，系统规模也会变得越来越大，各微服务间的调用关系也变得越来越错综复杂。通常一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果，在复杂的微服务架构系统中，几乎每一个前端请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟过高或错误的时候都有可能引起请求最后的失败。这时

1、前言在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下，MQ消息中间件是个很重要的基础设施，它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色，当然MQ消息中间件的作用远不止于此，它的价值不仅仅存在于技术上，更重要的是改变了以往同步处理消息的思路（比如进行IM消息历史存储时，传统的信息系统作法可能是收到一条消息就马上同步存

在公司项目开始的阶段由于准备不完善和个人能力不足，忽略了编写正规的单元测试的好处，所以在长达一年的时间里，项目在上线前的构建过程中其实是没有跑过测试的，在项目上线的最初几个月里，由于项目功能涉及的方面较少，所以可以轻松的确保上线代码不存在严重的问题。随着项目涉及的方面逐渐扩大，没有正规的测试架构的问题逐渐显现出来，我还记得一次由于spring循环注入导致

在精彩的软件容器世界中，当新项目涌现并解决你认为早已解决的问题时，这感觉就像地面在你的脚下不断地移动。在许多情况下，这些问题很久以前被解决，但现在的云原生架构正在推动着更大规模的应用程序部署，这就需要新的工具和方法。微服务就是一个很好地例子。在此模型下，典型的应用程序或服务将被分解成可以独立部署的功能模块，这些功能模块能彼此分开扩展和维护，并且链接在一起

本文引用了“低调的码农”原创文章“多账户的统一登录”一文的部分内容，感谢原作者的无私分享。1、引言在即时通讯网经常能看到各种高大上的高并发、分布式、高性能架构设计方面的文章，平时大家参加的众多开发者大会，主题也都是各种高大上的话题——什么5G啦、AI人工智能啦、什么阿里双11分分钟多少万QPS高并发等等。但实际上，对于普通的开发者（包括

前一篇文章我们完成了产品上下文的领域层，我们已经有了关于产品方面的简单领域逻辑，我们接着来实现产品上下文关于仓储持久化与应用层的用例如何来协调领域逻辑与仓储持久化。首先大家需要明确的是，产品上下文的领域逻辑是系统的核心，它不应该依赖仓储，而仓储应该要依赖领域层，这样仓储才可以把领域逻辑执行完后，才可能将领域对象持久化到数据库中，这一点与传统的架构

对象存储是一种将数据作为对象进行管理的网络存储架构，早期常被用于数据备份归档等场景。随着各行业数字化转型深入，非结构化数据呈现爆发式增长，对象存储作为能够提供可大规模扩展且经济高效的存储方案，其应用愈发广泛，逐渐深入政务、金融等客户的核心业务领域，这也对对象存储的可靠性、可用性提出了更高要求。基于高可靠的底座、完备的安全防护、一体化的运维管理与容灾设计体系，