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阿里资深技术专家林轩:云时代软件研发的终局猜想

2015 年到 2016 年,是业界普遍认为的容器技术爆发的一年,短短几年时间,我们看到容器技术星火燎原。但是容器毕竟是个底层产品,距离业务还很远。对云上客户来说,直接需要的终归是直接触达业务的应用。 而在这一层上,还没有形成标准。 直接触达业务和应用的这一层在哪里? 云的直接用户是软件开发者,是程序员;并且不是系统软件编程人员,而是业务系统编程人员。 更不是产品、运营,不是 CTO,CEO。云的未来一定是围绕开发者,围绕编程人员的。业务系统编写者,直接使用的是编程语言,最终构建的是业务系统。所以比 Kubernetes 更上层的标准和体系,一定是围绕代码展开的。 这在概念上,其实已经有一些现有的标准可以类比,比如 SQL 就是一个非常伟大的标准。有了这个标准,所有开发者,各种语言的代码,使用任何一种数据库的方式都变成一样了。各个数据库厂

阿里大牛实战归纳——Kafka架构原理

编辑文章 对于kafka的架构原理我们先提出几个问题? 1.Kafka的topic和分区内部是如何存储的,有什么特点? 2.与传统的消息系统相比,Kafka的消费模型有什么优点? 3.Kafka如何实现分布式的数据存储与数据读取? Kafka架构图 1.kafka名词解释 在一套kafka架构中有多个Producer,多个Broker,多个Consumer,每个Producer可以对应多个Topic,每个Consumer只能对应一个ConsumerGroup。 整个Kafka架构对应一个ZK集群,通过ZK管理集群配置,选举Leader,以及在consumer group发生变化时进行rebalance。 名称解释 Broker 消息中间件处理节点,一个Kafka节点就是一个broker,一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群 Topic 主题,Kafka根据topic对消息进行归类,发布到Kafka集群的每条消息都需要指定一个topic Producer 消息生产者,向Broker发送消息的客户端 Consumer 消息消费者,从Broker读取消息的客户端 Consume...

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