团队管理
一、项目流程
流程 | 时间点 |
---|---|
需求池优先级 | 无 |
产品评审 | 时间点 |
用例评审 | 时间点 |
UI评审 | 时间点 |
数据库、架构评审 | 时间点 |
排期 | 时间点 |
开发 | 时间点 |
整包提测 | 时间点 |
产品、UI确认功能 | 时间点 |
性能压测 | 时间点 |
第一轮测试 | 时间点 |
第二轮测试 | 时间点 |
产品发布 | 时间点 |
上线 | 时间点 |
复盘 | 时间点 |
二、中间穿插每周一次团队分享
人员 | 分享内容 | 时间点 |
---|---|---|
产品 | 分享内容 | 时间点 |
前端 | 分享内容 | 时间点 |
后端 | 分享内容 | 时间点 |
安卓/IOS | 分享内容 | 时间点 |
运营 | 分享内容 | 时间点 |
UE | 分享内容 | 时间点 |
三、git分支管理
分支 | 来源 | 上线合并 | 说明 |
---|---|---|---|
master | 无 | 无 | 主分支 |
develop | master | master | 平时开发后合并的分支 |
release | master | master | 和本版本的功能bug无关的功能开发,有可能需要稍后时间在上线,但是这中间可能会有hotfix |
feature | develop | develop | 平时本地开发分支 |
hotfix | master | develop master release | 紧急修复线上问题 |
feature | release | develop master release | 从release拉取的feature 可以换个名字 |
tag | master | 无 | 从master打tag,后续不管是更新还是回滚都用tag来操作 |
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微服务架构下分布式事务解决方案 | 第一章 : 分布式事务
- 微服务的发展 微服务倡导将复杂的单体应用拆分为若干个功能简单,松耦合的服务。这样可以降低开发难度、增强扩展性、便于敏捷开发,当前被越来越多的开发者推崇。很多互联网行业巨头、开源社区等都开始了微服务的讨论和实践。当前微服务的开发框架也非常多,比较著名的有Dubbo、SpringCloud、thrift 、grpc等。 - 微服务落地存在的问题 目前存在的主要困难有如下几方面: 单体应用拆分为分布式系统后,进程之间的通讯机制和故障处理措施变得更加复杂。 系统微服务化后,一个看似简单的功能,内部可能需要调用多个服务并操纵多个数据库来实现,服务间的调用导致分布式事务问题变得非常突出。 微服务数量众多,其测试,部署,监控等都变得更加困难。 随着RPC框架的成熟,第一个问题已经逐步得到解决。例如Dubbo支持多种通讯协议,Spring Cloud下的Ribbon,Feign等很好的支持Restful调用。对于第三个问题,随着docker、devops技术的发展以及各公有云paas平台自动化运维工具的推出,微服务的测试、部署与运维会变得越来越容易。而对于第二个问题,现在还没有通用方案很好的解决微...
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Redis 跳表(一种高性能的动态数据结构)
一、前言 跳表(Skip List)这种数据结构在一般的数据结构书籍和算法书籍里都不怎么涉及----至少我大学数据结构课程没有讲这种结构。但是跳表确实是一种性能比较优秀的动态数据结构,并且Redis中的有序集合(Sorted Set)就是用跳表实现的。本文先大致了解一下跳表。 二、跳表 1、引出 对于一组有序数据,我们想要在其中查找某个数,如果数据使用数组存储,显然二分法是再适合不过了,但是如果数据是用链表存储的呢?难道我们用从头遍历吗?这样时间复杂度会达到O(n)级别,相比二分法O(logn)级别简直天壤地别。那么如何提高效率呢? 链表的查找时间复杂度算法为1/n(1+2+3+…+n)=O(n),数据出现的位置从第一个到最后一个的概率均为1/n,但是查询时间分别是1,2,,,n,所以平均时间复杂度为O(n)。 2、跳表 我用图片形式来理解跳表。 如下图,对初始链表做一层“索引”,每两个节点提取一个节点到上一层,然后用down指针连接到下一层。 现在我们查询16这个节点。从第一级索引开始,找到13,并且下一个为17,显然16在这两个节点之间,利用down指针下降一层,这次我们遍历2次即...
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