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创业之初的技术题:如何构建一个较为通用的业务技术架构

1、通用架构概述 创业之初,我们往往会为了快速迭代出产品,而选择最简单的技术架构,比如LAMP架构,SSH三层架构。这些架构可以适应初期业务的快速发展,但是,随着业务变得越来越复杂,我们会发现这些架构越来越难支撑业务的发展,出现在一个类中写好几千行代码,一个方法中到处都是if else语句,如果中间遇到主程序猿离职,后面介入的程序猿几乎无法理解这些代码,到最后,产品越来越难迭代,只能推翻重做。如果我们在创业初始就以一种适应性较强的架构去写代码,后面就会少走很多弯路。下面的文章是我自己总结出来的一套架构,经过实践,适应性还算不错。 2、通用架构实现 总的来说我的通用架构还是以三层架构为基础进行演变的,在经典的三层架构中,最上层的是controller,中间是service,下层是dao。在我的架构中,最上层是网关层,controller只是网关的一种,中间是业务层,service只是业务层的入口,最下层是基础层,dao只是基础层中的数据存储组件。 2.1、网关层 网关层本质上是对不同的网络协议的请求进行处理,比如HTTP协议,TCP协议,当然,也可以对其他协议进行处理。具体见下图: 2....

创业必称“大数据”?是时候重新审视大数据的价值了

“大数据”这个概念大约是从2011年开始火起来的,如果从Apache Hadoop项目的正式启动算起,海量数据的分布式存储、管理和计算技术已有10年的历史。这10年里,创业圈逐渐流行起一种通病,但凡创业必称“大数据”,似乎每个创业项目都会多少与之关联。大数据到底是什么?它是一项技术、一个产业还是一种思维方式?当越来越多的人将兴趣转移到AI、VR上时,也许是时候重新审视大数据的价值了。 在IT领域,一项技术的价值得以验证并实现往往需要走完四个阶段:技术原创、开源、产业化和广泛应用。在这个过程中,新技术的使用从互联网巨头企业蔓延到整个互联网领域,并随着其产业生态的日臻完善,最终应用到更广泛的社会和行业领域。“大数据”也不例外,它经历了底层技术的兴起和发展、产业生态的构建,正逐步渗透到每个企业的数据化战略之中。只有把握整条脉络,窥探“大数据”的全貌,才能理解这项技术的缘起和未来。36大数据(http://www.36dsj.com/) 技术篇 移动互联网时代,数据量呈现指数级增长,其中文本、音视频等非结构数据的占比已超过85%,未来将进一步增大。Hadoop架构的分布式文件系统、分布式数据库...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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