作为“Android框架层”这个大系列中的第一个系列，我们首先要了解的是Android系统启动流程，在这个流程中会涉及到很多重要的知识点，这个系列我们就来一一讲解它们，这一篇我们就来学习init进程。"tag:Android框架层Android系统启动categories:Android框架层本文首发于微信公众号「刘望舒」

Binder原理Android框架层本文首发于微信公众号「刘望舒」<!more前言在上一篇文章中，我们以MediaPlayerService为例，讲解了系统服务是如何注册的（addService），既然有注册就势必要有获取，但是在了解获取服务前，我们最好先了解ServiceManager的启动过程，这样更有助于理解系统服务的注册和获取的过程。另外还有一点

引言决策引擎服务是风控系统的大脑，承载着风控策略编排和计算的任务，对决策的时耗和精度有着严格的要求，本文以决策流执行路径实现方案为切入点，一窥风控决策引擎高效的原理。<!more背景在上文

在分布式系统中，什么是拜占庭将军问题？产生的场景和解决方案是什么？什么是Raft共识算法？Raft算法是如何解决拜占庭将军问题的？其核心原理和算法逻辑是什么？除了Raft，还有哪些共识算法？共识问题作为分布式系统的一大难点和痛点，本文主要介绍了其产生的背景、原因，以及通用的Raft算法解决方案。

1、引言好久没写技术文章了，今天这篇不是原理性文章，而是为大家分享一下由笔者主导开发实施的IM即时通讯聊天系统，针对大量离线消息（包括消息漫游）导致的用户体验问题的升级改造全过程。文章中，我将从如下几个方面进行介绍：1）这款IM产品的主要业务及特点；2）IM系统业务现状和痛点；3）升级改造之路；

对于一个server，我们一般考虑他所能支撑的qps，但有那么一种应用，我们需要关注的是它能支撑的连接数个数，而并非qps，当然qps也是我们需要考虑的性能点之一。这种应用常见于消息推送系统，也称为comet应用，比如聊天室或即时消息推送系统等。comet应用具体可见我之前的介绍，在此不多讲。对于这类系统，因为很多消息需要到产生时才推送给客户端，所以当没有

CAP（理论）Consistency(一致性),数据一致更新，所有数据变动都是同步的Availability(可用性),好的响应性能Partitiontolerance(分区容错性)可靠性定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。

分布式应用，会存在各种问题。而要解决这些难题，除了要应用自己做一些监控埋点外，还应该有一些外围的系统进行主动探测，主动发现。APM工具就是干这活的，SkyWalking是国人开源的一款优秀的APM应用，已成为apache的顶级项目。今天我们就来实践下SkyWalking下吧。实践目标：达到监控现有的几个系统，清

API是模块或者子系统之间交互的接口定义。好的系统架构离不开好的API设计，而一个设计不够完善的API则注定会导致系统的后续发展和维护非常困难。以下谈一点API设计的原则。业务层业务语义简单明确一个接口或者说一个api，必定是为外部使用者服务的，因此必须具有明确的业务/使用意图。api的从命名到定义，都必须围绕着这个意图来进行

导读：如何在众多异常性能指标中，找出最核心的那一个，进而定位性能瓶颈点，最后进行性能调优。整篇文章会按照代码、CPU、内存、网络、磁盘等方向进行组织，针对对某一个优化点，会有系统的「套路」总结，便于思路的迁移实践。1.代码相关遇到性能问题，首先应该做的是检查否与业务代码相关——不是通过阅读代码解决问题，而是通过