你还在手撕微服务？快试试 go-zero 的微服务自动生成

[TOC]

0. 为什么说做好微服务很难？

要想做好微服务，我们需要理解和掌握的知识点非常多，从几个维度上来说：

• 基本功能层面

• 1. 并发控制&限流，避免服务被突发流量击垮
  2. 服务注册与服务发现，确保能够动态侦测增减的节点
  3. 负载均衡，需要根据节点承受能力分发流量
  4. 超时控制，避免对已超时请求做无用功
  5. 熔断设计，快速失败，保障故障节点的恢复能力

• 高阶功能层面

• 1. 请求认证，确保每个用户只能访问自己的数据
  2. 链路追踪，用于理解整个系统和快速定位特定请求的问题
  3. 日志，用于数据收集和问题定位
  4. 可观测性，没有度量就没有优化

阅读全文 »

一文读懂云原生 go-zero 微服务框架

[TOC]

0. go-zero介绍

从今年8月7日github开源以来，已经获得了4200+ star的 go-zero 是一个集成了各种工程实践的web和rpc框架。通过弹性设计保障了大并发服务端的稳定性，经受了充分的实战检验。

go-zero包含极简的API定义和生成工具goctl，可以根据定义的api文件一键生成Go, iOS, Android, Kotlin, Dart, TypeScript, JavaScript代码，并可直接运行。

使用go-zero的好处：

• 轻松获得支撑千万日活服务的稳定性
• 内建级联超时控制、限流、自适应熔断、自适应降载等微服务治理能力，无需配置和额外代码
• 微服务治理中间件可无缝集成到其它现有框架使用
• 极简的API描述，一键生成各端代码
• 自动校验客户端请求参数合法性
• 大量微服务治理和并发工具包

阅读全文 »

[TOC]

权限系统设计

理论

理论知识可以参考《操作系统-精髓与设计原理》 第15章的访问控制策略一节。

演绎

1.1 RBAC0模型

RBAC0模型如下:

这是权限最基础也是最核心的模型,它包括用户/角色/权限,其中用户和角色是多对多的关系,角色和权限也是多对多的关系。

这里的权限其实是指在资源上能做什么操作。

阅读全文 »

[TOC]

面向对象编程设计原则有个总结，叫SOLID原则。
再具体下去就是具体的设计模式了。

oop设计原则SOLID详解

S=single Responsibility Principle 单一职责原则

动机

在这里，责任被认为是改变的一个原因。这个原则表明，如果我们有两个原因要修改一个类，我们必须将功能分为两个类。每个类将只处理一个责任，如果将来我们需要做一个更改，我们将在相应的类中处理。 当我们需要在具有更多职责的类中进行更改时，更改可能会影响与类的其他职责相关的其他功能。

单一职责原则是一个简单和直观的原则，但在实践中有时很难正确运用。

阅读全文 »

MySQL为何选择B+树存储索引

声明
本文所述的各种数据结构(二叉树等)，均不考虑重复值的情况，本文简述各种数据结构的区别仅仅只是为了理解MySQL索引的需要而做的铺垫。

什么是索引

提起索引，大家都知道，建立索引可以让数据库查询更快，那么索引究竟是什么？我想这就不是每个人都能说得出来了。
索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，并用以协助快速查询、 更新数据库表中数据。
是的，索引是一种数据结构，但是那么多的数据结构中为何MySQL要选择B+树呢？接下来就让我们一起来了解下B+树相对于其他数据结构有何独特之处！

二分查找法(Binary Search)

首先让我们自己想一想，如果让我们去设计，我们会怎么去存储？我想大部分人想到就是用链表或者数组去存储数据，然后再按默认的顺序排好，再去查找，而一个排好顺序的链表我们就可以通过二分查找法来高效查询。

二分查找也称折半查找，是一种效率较高的查找方法。比如有1-10十个数，我们要找到8，先从中间开始找5，然后发现8比5大，可以把5左边的数去掉，剩下6-10，再从中间开始找，依次类推，直到找到8为止。但是这种查找法有一个前提是数据必须是有序的，而且这种属于链表式的存储，我们一但要插入或者修改一个数据，可能会伴随着大量的下标移动，比如我们把1-10放在数组里面，下标分别对应0-9，然后现在要插入一个0，为了保证有序，0必须排在第一位，那么1-10所有的数据下标都要往后移动一位，这种就有点大动干戈了，所以为了解决这个问题，我们就有了二叉树。

二叉查找树(BST）

二叉查找树简称二叉树(BST)，英文全称：Binary Search Tree，这是一种什么样的数据结构呢？请看下图

在上面这棵树中，我们要找到8，先从根节点6开始比较，发现8比6大，就往右边走，就可以找到8

阅读全文 »

[TOC]

trie树，又叫前缀匹配树，适合做自动补全 和 敏感词过滤。它的key都为字符串，能做到高效查询和插入，时间复杂度为O(k)，k为字符串长度，缺点是如果大量字符串没有共同前缀时很耗内存。

它的核心思想就是通过最大限度地减少无谓的字符串比较，使得查询高效率，即「用空间换时间」，再利用共同前缀来提高查询效率。

阅读全文 »