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ChatGPT 时代工程师何去何从 :Google 专家也焦虑

ChatGPT 的崛起在工程师圈子中引起了广泛的关注。软件工程师的未来在哪里?大学的软件开发会教什么?软件公司会变成什么样子?大学的计算机系将来会教啥?Zadig 特邀全球 5 地(硅谷、伦敦、北京、悉尼、上海)的 Google 工程师(分别为 Google 知识图谱数据专家、Google 云平台工程专家、Google 搜索业务技术专家、DevOps 工程技术专家)三大时区隔空对话,为大家带来 Goolger 们特有的洞见。Enjoy! 嘉宾介绍 舒志:Google 移动搜索 APP 平台技术 Tech Lead (伦敦)之一;北大计算机毕业 吴佳骏:前 Google Maps Directions 专家(悉尼);南洋理工大学计算机博士 周凡:前 Google 云平台专家;十多年 Infra、Cloud Platforms 工程和技术经验,知名工程效率专家 张逸林:Google 知识图谱系统数据专家(美国);丰富的 GoogleSearch/Ads 经验。UT Austin 计算机博士, 北大计算机毕业 郭健(Grant):Zadig 创始人兼 COO, 斯坦福大学运筹工程毕业 李倩...

万字干货:Kafka 高可靠高性能原理探究

引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样,是的,这就是 Kafka 最重要的落地场景。 异步解耦:同步调用转换成异步消息通知,实现生产者和消费者的解耦。想象一个场景,在商品交易时,在订单创建完成之后,需要触发一系列其他的操作,比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户发送邮件等等。如果所有操作都采用同步方式实现,将严重影响系统性能。针对此场景,我们可以利用消息中间件解耦订单创建操作和其他后续行为。 削峰填谷:利用 Broker 缓冲上游生产者瞬时突发的流量,使消费者消费流量整体平滑。对于发送能力很强的上游系统,如果没有消息中间件的保护,下游系统可能会直接被压垮导致全链路服务雪崩。想象秒杀业务场景,上游业务发起下单请求,下游业务执行秒杀业务(库存检查,库存冻结,余额冻结,生成订单等等),下游业务处理的逻辑是相当复杂的,并发能力有限,如果上游服务不做限流策略,瞬时可能把下游服务压垮。针对此场景,我们可以利用 MQ 来做削峰填谷,让高峰流量填充低谷空闲资源,达到系统资源的...

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