XIAOSUO 记录个人学习的足迹

摘要：我们知道，微服务设计过程中往往会面临边界如何划定的问题，微服务到底应该拆多小，不同的人会根据自己对微服务的理解而拆分出不同的微服务，于是大家各执一词，谁也说服不了谁，都觉得自己很有道理。那在实际落地过程中，很多项目在面临这种微服务设计困惑时，是靠拍脑袋硬完成的，上线后运维的压力就可想而知了。那是否有合适的理论或设计方法来指导微服务设计呢？当你看到这一讲的题目时，我想你已经知道答案了。没错，就是DDD。那么今天我就给你详细讲解下：“微服务设计为什么要选择领域驱动设计？” 软件架构模式的演进 在进入今天的主题之前，我们先来了解下背景。我们知道，这些年来随着设备和新技术的发展，软件的架构模式发生了很大的变化。软件架构模式大体来说经历了从单机、集中式到分布式微服务架构三个阶段的演进。随着分布式技术的快速兴起，我们已经进入到了微服务架构时代。 我们先来分析一下软件架构模式演进的三个阶段。 第一阶段是单机架构： 采用面向过程的设计方法，系统包括客户端UI 层和数据库两层，采用 C/S 架构模式，整个系统围绕数据库驱动设计和开发，并且总是从设计数据库和字段开始。 第二阶段是集中式架构： 采用面向对象的设计方法，系统包括业务接入层、业务逻辑层和数据库层，采用经典的三层架构，也有部分应用采用传统的SOA架构。这种架构容易使系统变得臃肿，可扩展性和弹性伸缩性差。 第三阶段是分布式微服务架构： 随着微服务架构理念的提出，集中式架构正向分布式微服务架构演进。微服务架构可以很好地实现应用之间的解耦，解决单体应用扩展性和弹性伸缩能力不足的问题。 我们知道，在单机和集中式架构时代，系统分析、设计和开发往往是独立、分阶段割裂进行的。 比如，在系统建设过程中，我们经常会看到这样的情形：A负责提出需求，B 负责需求分析，C 负责系统设计，D负责代码实现，这样的流程很长，经手的人也很多，很容易导致信息丢失。最后，就很容易导致需求、设计与代码实现的不一致，往往到了软件上线后，我们才发现很多功能并不是自己想要的，或者做出来的功能跟自己提出的需求偏差太大。 而且在单机和集中式架构这两种模式下，软件无法快速响应需求和业务的迅速变化，最终错失发展良机。此时，分布式微服务的出现就有点恰逢其时的意思了。 微服务设计和拆分的困境 那进入微服务架构时代以后，微服务确实也解决了原来采用集中式架构的单体应用的很多问题，…… 阅读全文

摘要：逆变（contravariant）与协变（covariant）是C#4新增的概念，许多书籍和博客都有讲解，我觉得都没有把它们讲清楚，搞明白了它们，可以更准确地去定义泛型委托和接口，这里我尝试画图详细解析逆变与协变。 变的概念 我们都知道.Net里或者说在OO的世界里，可以安全地把子类的引用赋给父类引用，例如： //父类 = 子类 string str = string; object obj = str;//变了 而C#里又有泛型的概念，泛型是对类型系统的进一步抽象，比上面简单的类型高级，把上面的变化体现在泛型的参数上就是我们所说的逆变与协变的概念。通过在泛型参数上使用in或out关键字，可以得到逆变或协变的能力。下面是一些对比的例子： 协变（Foo父类 = Foo子类 ）： //泛型委托： public delegate T MyFuncAT();//不支持逆变与协变 public delegate T MyFuncBout T();//支持协变 MyFuncAobject funcAObject = null; MyFuncAstring funcAString = null; MyFuncBobject funcBObject = null; MyFuncBstring funcBString = null; MyFuncBint funcBInt = null; funcAObject = funcAString;//编译失败，MyFuncA不支持逆变与协变 funcBObject = funcBString;//变了，协变 funcBObject = funcBInt;//编译失败，值类型不参与协变或逆变 //泛型接口 public interface IFlyAT { }//不支持逆变与协变 public interface IFlyBout T { }//支持协变 IFlyAobject flyAObject = null; IFlyAstring flyAString = null; IFlyBobject flyBObject = null; IFlyBstring flyBString = null; IFlyBint flyBInt = null; flyAObject = flyAString;//编译失败，IFly…… 阅读全文

摘要：什么是托管代码(managed code) 托管代码(Managed Code)就是中间语言(IL)代码，在公共语言运行库(CLR)中运行。编译器把代码编译成中间语言，当方法被调用时，CLR把具体的方法编译成适合本地计算机运行的机器码，并且将编译好的机器码缓存起来，以备下次调用使用。随着程序集的运行，CLR提供各种服务：内存管理，安全管理，线程管理，垃圾回收，类型检查等等。 托管代码是一microsoft的中间语言(IL)，他主要的作用是在.NET FRAMEWORK的公共语言运行库(CLR)执行代码前去编译源代码，也就是说托管代码充当着翻译的作用，源代码在运行时分为两个阶段： 源代码编译为托管代码,（所以源代码可以有很多种，如VB,C#,J#) 托管代码编译为microsoft的平台专用语言 编译器把代码编译成中间语言(IL)，而不是能直接在你的电脑上运行的机器码。中间语言被封装在一个叫程序集(assembly)的文件中，程序集中包含了描述你所创建的类，方法和属性(例如安全需求)的所有元数据。你可以拷贝这个程序集到另一台服务器上部署它。 托管代码在公共语言运行库(CLR)中运行。这个运行库给你的运行代码提供各种各样的服务，通常来说，他会加载和验证程序集，以此来保证中间语言的正确性。当某些方法被调用的时候，运行库把具体的方法编译成适合本地计算机运行的机械码，然后会把编译好的机械码缓存起来，以备下次调用。(这就是即时编译)随着程序集的运行，运行库会持续地提供各种服务，例如自动垃圾回收、运行库类型检查和安全支持等。这些服务帮助提供独立于平台和语言的、统一的托管代码应用程序行为。 Visual Basic .NET和C#只能产生托管代码。如果你用这类语言写程序，那么所产生的代码就是托管代码。如果你愿意，Visual C++ .NET可以生成托管代码。当你创建一个项目的时候，选择名字是以.Managed开头的项目类型。例如.Managed C++ application。 什么是非托管代码(unmanaged code) 非托管代码，直接编译成目标计算机码，在公共语言运行库环境的外部，由操作系统直接执行的代码，代码必须自己提供垃圾回收，类型检查，安全支持等服务。如需要内存管理等服务，必须显示调用操作系统的接口，通常调用Windows SDK所提供的API来实现内存管…… 阅读全文

摘要：反射是什么： 反射Reflection [rɪˈflekʃn] 提供描述程序集、模块和类型的对象（Type 类型）。 可以使用反射动态地创建类型的实例，将类型绑定到现有对象，或从现有对象中获取类型，然后调用其方法或访问其字段和属性。 如果代码中使用了特性，可以利用反射来访问它们。 有关更多信息，请参阅特性。 反射命名空间：System.Reflection typeof 运算符：用于获取某个类型的 System.Type 实例 GetType()：获取当前实例的 Type。 Type类常用属性 Assembly：获取在其中声明该类型的程序集。 对于泛型类型，则获取在其中定义该泛型类型的程序集。 Type类常用方法 GetMembers ：获取当前 Type 的成员（包括属性、方法、字段、事件等） GetConstructor ：获取当前 Type 的特定构造函数 GetMethods：获取当前 Type 的方法 MethodInfo 类：发现方法的属性并提供对方法元数据的访问。 为什么要反射(优点)： 需要访问程序元数据中的特性时。 有关详细信息，请参阅检索存储在特性中的信息。 检查和实例化程序集中的类型。 在运行时构建新类型。 使用 System.Reflection.Emit 中的类。 执行后期绑定，访问在运行时创建的类型上的方法。 请参阅主题 “动态加载和使用类型”。 反射提高了程序的灵活性和扩展性，降低耦合性，提高自适应能力。它允许程序创建和控制任何类的对象，无需提前硬编码目标类 反射的缺点 性能问题：使用反射基本上是一种解释操作，用于字段和方法接入时要远慢于直接代码。因此反射机制主要应用在对灵活性和扩展性要求很高的系统框架上，普通程序不建议使用 可以通过缓存优化提高性能 使用反射会模糊程序内内部逻辑：程序员希望在源代码中看到程序的逻辑，反射等绕过了源代码的技术，因而会带来维护问题。反射代码比相应的直接代码更复杂。 至于执行效率的话，还可以，因为它是一种强类型语言，执行效率不错。不过，建议将反射过后，保存进 cache中 反射怎么用 一般是用在反射配置以提高程序扩展、程序解耦 通过反调调用类的方法 框架中使用最多，例如MVC、WCF、WEBAPI、ORM、AOP等，这些框架就是通过反射设计，我们使用的时候可以灵活去配置文件、配置类、配置…… 阅读全文

摘要：泛型缓存字典是通过静态构造函数只被执行一次的调用机制，在首次执行时存好值，后面不再计算直接调用，以达到缓存下效果。 静态构造函数：静态构造函数用于初始化任何静态数据，或执行仅需执行一次的特定操作。 将在创建第一个实例或引用任何静态成员之前自动调用静态构造函数。 说人话就是：只有该类第一次被调用时执行一次静态构造函数，该类后面再继续被调用时都不会再去执行静态构造函数。（跟踪调试发现确实这样，编译器能识别） public class GenericCacheTest { public static void Show() { for (int i = 0; i 5; i++) { Console.WriteLine(GenericCacheint.GetCache()); Thread.Sleep(10); Console.WriteLine(GenericCachelong.GetCache()); Thread.Sleep(10); Console.WriteLine(GenericCacheDateTime.GetCache()); Thread.Sleep(10); Console.WriteLine(GenericCachestring.GetCache()); Thread.Sleep(10); Console.WriteLine(GenericCacheGenericCacheTest.GetCache()); Thread.Sleep(10); } } } /// summary /// 字典缓存： /// 原理：静态属性常驻内存，是key-value的hash存储，每次调用时需要去内存器查找要进行哈希运算 /// /summary public class DictionaryCache { private static DictionaryType, string _TypeTimeDictionary = null; static DictionaryCache()//静态构造函数 { Console.WriteLine(This is DictionaryCache 静态构造函数); _TypeTimeDictionary = new Dictio…… 阅读全文

摘要：内容导读 概述 当你声明一个变量背后发生了什么？ 堆和栈 值类型和引用类型 哪些是值类型，哪些是引用类型？ 装箱和拆箱 装箱和拆箱的性能问题 一、概述 本文会阐述六个重要的概念：堆、栈、值类型、引用类型、装箱和拆箱。本文首先会通过阐述当你定义一个变量之后系统内部发生的改变开始讲解，然后将关注点转移到存储双雄：堆和栈。之后，我们会探讨一下值类型和引用类型，并对有关于这两种类型的重要基础内容做一个讲解。 本文会通过一个简单的代码来展示在装箱和拆箱过程中所带来的性能上的影响，请各位仔细阅读。 二、当你声明一个变量背后发生了什么？ 当你在一个.NET应用程序中定义一个变量时，在RAM中会为其分配一些内存块。这块内存有三样东西：变量的名称、变量的数据类型以及变量的值。 上面简单阐述了内存中发生的事情，但是你的变量究竟会被分配到哪种类型的内存取决于数据类型。在.NET中有两种可分配的内存：栈和堆。在接下来的几个部分中，我们会试着详细地来理解这两种类型的存储。 三、存储双雄：堆和栈 为了理解栈和堆，让我们通过以下的代码来了解背后到底发生了什么。 public void Method1() { // Line 1 int i=4; // Line 2 int y=2; //Line 3 class1 cls1 = new class1(); } 代码只有三行，现在我们可以一行一行地来了解到底内部是怎么来执行的。 **Line 1：**当这一行被执行后，编译器会在栈上分配一小块内存。栈会在负责跟踪你的应用程序中是否有运行内存需要 **Line 2：**现在将会执行第二步。正如栈的名字一样，它会将此处的一小块内存分配叠加在刚刚第一步的内存分配的顶部。你可以认为栈就是一个一个叠加起来的房间或盒子。在栈中，数据的分配和解除都会通过LIFO (Last In First Out)即先进后出的逻辑规则进行。换句话说，也就是最先进入栈中的数据项有可能最后才会出栈。 **Line 3：**在第三行中，我们创建了一个对象。当这一行被执行后，.NET会在栈中创建一个指针，而实际的对象将会存储到一个叫做“堆”的内存区域中。“堆”不会监测运行内存，它只是能够被随时访问到的一堆对象而已。不同于栈，堆用于动态内存的分配。 这里需要注意的另一个…… 阅读全文

摘要：虽然散列表在关键字和存储位置之间建立了对应关系，理想情况是无须关键字的比较就可找到待查关键字。但是由于冲突的存在，散列表的查找过程仍是一个和关键字比较的过程，不过散列表的平均查找长度比顺序查找、二分查找等完全依赖于关键字比较的查找要小得多。 注意： ①由同一个散列函数、不同的解决冲突方法构造的散列表，其平均查找长度是不相同的。 ②散列表的平均查找长度不是结点个数n的函数，而是装填因子α的函数。因此在设计散列表时可选择α以控制散列表的平均查找长度。 ③ α的取值 α越小，产生冲突的机会就小，但α过小，空间的浪费就过多。只要α选择合适，散列表上的平均查找长度就是一个常数，即散列表上查找的平均时间为O(1)。 ④ 散列法与其他查找方法的区别 除散列法外，其他查找方法有共同特征为：均是建立在比较关键字的基础上。其中顺序查找是对无序集合的查找，每次关键字的比较结果为=或!=两种可能，其平均时间为O(n)；其余的查找均是对有序集合的查找，每次关键字的比较有=、和三种可能，且每次比较后均能缩小下次的查找范围，故查找速度更快，其平均时间为O(lgn)。而散列法是根据关键字直接求出地址的查找方法，其查找的期望时间为O(1)。 阅读全文

摘要：在用线性查找和二分查找的过程中需要依据关键字进行若干次的比较判断，确定数据集合中是否存在关键字等于某个给定关键字的记录以及该记录在数据表中的位置，查找效率与比较的次数密切相关。在查找时需要不断进行比较的原因是建立数据表时，只考虑了各记录的关键字之间的相对大小，记录在表中的位置和其关键字无直接关系。而之前介绍的哈希表就记录了存储位置和其关键字之间的某种直接关系，那么使用哈希表进行查找时，就无须比较或只做很少的比较久能直接由关键字找到相应的记录。实际上哈希表也就是为解决查找问题提出的。具体哈希表的内容请参考之前的“散列表”相关文章。 下面我将通过实例来说明哈希算法的实现。 【例】数字序列{70，30，40，10，80，20，90，100，75，80，45}采用哈希表存放。哈希函数采用除13取余数，哈希冲突解决方法采用链表法。实现该实例的程序如下： class chaintype { private int key; private chaintype next; public int Key { get { return key; } set { key = value; } } public chaintype Next { get { return next; } set { next = value; } } } class SearchArithMetic { /* 除模取余法的哈希函数*/ public int Hash(int key, int Mod) { return key % Mod; } /*在哈希表中插入记录,用链表法解决冲突*/ public bool HashInsert(chaintype[] a, int Key, int Mod) { int i; i = Hash(Key, Mod); chaintype pre; chaintype cur; pre = a[i]; cur = a[i]; while (cur != null cur.Key != Key) { pre = cur; cur = cur.Next; } /* 未查找到时插入该记录在对应的链表尾*/ …… 阅读全文

摘要：分块查找(Blocking Search)又称索引顺序查找。它是一种性能介于顺序查找和二分查找之间的查找方法。 一、 二分查找表存储结构 二分查找表由分块有序的线性表和索引表组成。 （1）分块有序的线性表 表R[1..n]均分为b块，前b-1块中结点个数为 ，第b块的结点数小于等于s；每一块中的关键字不一定有序，但前一块中的最大关键字必须小于后一块中的最小关键字，即表是分块有序的。 （2）索引表 抽取各块中的最大关键字及其起始位置构成一个索引表ID[l..b]，即： IDi中存放第i块的最大关键字及该块在表R中的起始位置。由于表R是分块有序的，所以索引表是一个递增有序表。 【例】下图就是满足上述要求的存储结构，其中R只有18个结点，被分成3块，每块中有6个结点，第一块中最大关键字22小于第二块中最小关键字24，第二块中最大关键字48小于第三块中最小关键字49。 　　　　 二、分块查找的基本思想 分块查找的基本思想是： （1）首先查找索引表 索引表是有序表，可采用二分查找或顺序查找，以确定待查的结点在哪一块。 （2）然后在已确定的块中进行顺序查找 由于块内无序，只能用顺序查找。 三、分块查找示例 【例】对于上例的存储结构： （1）查找关键字等于给定值K=24的结点 因为索引表小，不妨用顺序查找方法查找索引表。即首先将K依次和索引表中各关键字比较，直到找到第1个关键宇大小等于K的结点，由于K48，所以关键字为24的结点若存在的话，则必定在第二块中；然后，由ID[2].addr找到第二块的起始地址7，从该地址开始在R[7..12]中进行顺序查找，直到R[11].key=K为止。 （2）查找关键字等于给定值K=30的结点 先确定第二块，然后在该块中查找。因该块中查找不成功，故说明表中不存在关键字为30的结点。 四、算法分析 （1）平均查找长度ASL 分块查找是两次查找过程。整个查找过程的平均查找长度是两次查找的平均查找长度之和。 ①以二分查找来确定块，分块查找成功时的平均查找长度 ASLblk=ASLbn+ASLsq≈lg(b+1)-1+(s+1)/2≈lg(n/s+1)+s/2 ②以顺序查找确定块，分块查找成功时的平均查找长度 ASL'blk=(b+1)/2+(s+1)/2=(s2+2s+n)/(2s) 当 s= 时ASL'blk取极小值 +1 ，即当采用顺序查找确…… 阅读全文

摘要：一、二分查找(Binary Search) 　 二分查找又称折半查找，它是一种效率较高的查找方法。 二分查找要求：线性表是有序表，即表中结点按关键字有序，并且要用向量作为表的存储结构。不妨设有序表是递增有序的。 二、二分查找的基本思想 二分查找的基本思想是：（设R[low..high]是当前的查找区间） （1）首先确定该区间的中点位置： （2）然后将待查的K值与R[mid].key比较：若相等，则查找成功并返回此位置，否则须确定新的查找区间，继续二分查找，具体方法如下： ①若R[mid].keyK，则由表的有序性可知R[mid..n].keys均大于K，因此若表中存在关键字等于K的结点，则该结点必定是在位置mid左边的子表R[1..mid-1]中，故新的查找区间是左子表R[1..mid-1]。 ②类似地，若R[mid].keyK，则要查找的K必在mid的右子表R[mid+1..n]中，即新的查找区间是右子表R[mid+1..n]。下一次查找是针对新的查找区间进行的。 因此，从初始的查找区间R[1..n]开始，每经过一次与当前查找区间的中点位置上的结点关键字的比较，就可确定查找是否成功，不成功则当前的查找区间就缩小一半。这一过程重复直至找到关键字为K的结点，或者直至当前的查找区间为空(即查找失败)时为止。 三、二分查找算法 public int BinSearch(SeqListint R, int Key) { int low = 0, high = R.GetLength() - 1, mid;//置当前查找区间上、下界的初值 while (low = high) { //当前查找区间R[low..high]非空 mid = low + ((high - low) / 2) ; if (R.Data[mid] == Key) return mid; //查找成功返回 if (R.Data[mid] Key) high = mid - 1; //继续在R[low..mid-1]中查找 else low = mid + 1; //继续在R[mid+1..high]中查找 } return -1; //当lowhigh时表示查找区间为空，查找失败 } 四、二分查找判定树 二分查找过程可用二叉树来描述：把当前查找区间…… 阅读全文