前言&nbsp;&nbsp;&nbsp;年前完工了做了半年的铁路后台管理系统，系统整体业务比较复杂，这也是我到公司从0到1的一个完整系统实践，做这个系统过程中踩了不少坑，也学到了很多。</br&nbsp;做完这个系统没多久，紧接着又一个系统来了，没及时总结，惭愧哈！其实我们在做的后台管理系统大多数基础框架都一样，后台管理系统主要的是

前言最近工作一直很忙，复盘周期也有所拉长，不过还是会坚持每周复盘。今天笔者将复盘一下typescript在前端项目中的应用，至于为什么要学习typescript，我想大家也不言自明，目前主流框架vue和react以及相关生态的内部构建大部分都采用了typescript，其原因就在于它的静态类型检查极大的提高了代码的可读性和可维护性，而且定位问题非常方便。下

前言Spark是目前主流的大数据计算引擎，功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满足UDF、大小表Join、多路输出等多样化的数据计算和处理需求。作为国内专业的数据智能服务商，个推从早期的1.3版本便引入Spark，

1\.模式介绍模式的定义定义一个操作中的算法的框架，而将一些步骤延迟到子类中。使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。所有分享大纲：视频讲解地址：模式的使用场景1.多个子类有公有的方法，并且逻辑基本相同时。2.重要、复杂的算法，可以把核心算法设计为模板方法，周边的相关细节功能则由各个子类实现。3.重构时，模板方法模式

作者吕亚霖，作业帮基础架构架构研发团队负责人。负责技术中台和基础架构工作。在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。别路，作业帮基础架构高级研发工程师，在作业帮期间，负责多云K8s集群建设、K8s组件研发、Linux内核优化调优相关工作。背景作业帮在云原生容器化改造的过程中，随着

一、前言在分布式、微服务系统架构中，一个大的项目在进行服务拆分之后，变成了众多个子服务，由于服务的数量居多，每个服务都有自己的一套配置文件，这时候就不像传统的单体架构SSM、SSH、以及当下比较流行的SpringBoot快速开发框架，一个项目基本一份配置文件就可以搞定。而在微服务项目架构中，为了方便众多个服务的配置文件统一进行集中管

一、场景引入前不久做过一个根据下载指令定时下载文件到服务器的需求。轮询下载的周期需要根据下载任务量的大小动态修改，下载任务密集的时候就周期缩小，下载任务少量时就扩大周期时间。java本身和第三方开源框架Spring共有三种执行定时任务的方式：1)Java自带的java.util.Timer类：这个类允许你调度一个java.util.TimerT

Netty出发点作为一款高性能的RPC框架必然涉及到频繁的内存分配销毁操作，如果是在堆上分配内存空间将会触发频繁的GC，JDK在1.4之后提供的NIO也已经提供了直接直接分配堆外内存空间的能力，但是也仅仅是提供了基本的能力，创建、回收相关的功能和效率都很简陋。基于此，在堆外内存使用方面，Netty自己实现了一套创建、回收堆外内存池的相关功能。基

有一个大数据项目，你知道问题领域（problemdomain），也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：我该选择哪种语言？（或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言？）这个问题不会推迟太久，迟早要定夺。当然，没有什么阻止得了你使用其他机制（比如XSLT转换）

为什么学习Springboot勒，一方面主要实在是Springboot应用得太广泛了，加深对其的理解对自己的开发工作很有必要，因为如果遇到或业务场景需要进行一些稍微高级点的基于Springboot的扩展以及应用，可能就会不明白不理解。另一方面就是作为一个编码爱好者本身对springboot这么一个优秀的框架的好奇。文章基于SpringBoot2.1.9。