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当数据已被整合和计算好之后，需要提供给产品和应用进行数据消费，为了更好的性能和体验，需要构建数据服务层，通过接口服务化方式对外提供数据服务。针对不同的需求，数据服务层的数据源架构在多种数据库之上，如Mysql和Hbase等。

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在传输层协议， gRPC 选择了 HTTP/2，相较于 HTTP/1.1，其传输效率有了很大提升。此外 HTTP/2 作为一个成熟的开放标准，具备丰富的安全、流控等能力，同时拥有良好的互操作性。

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在 12 要素应用中，应用和运行环境解耦就已经被提出。而 Docker 容器的出现则进一步加强了这个理念。容器是一种轻量化的应用虚拟化技术，容器之间共享操作系统内核，支持秒级启动，Docker 容器镜像是一个自包含的应用打包格式，将应用和其依赖（如系统库、配置文件）等打包在一起，在不同环境保持部署一致性。

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PVC/PV模式解耦了存储资源与节点资源，即由PVC/PV定义的存储资源独立于节点资源，通过动态绑定方式随工作负载在节点资源间迁移。具体细节依赖于云厂商提供的存储插件的实现方式。

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2015年Google开源K8S时，提出了最初始的云原生定义，即应用容器化、面向微服务架构、应用支持容器的编排调度。容器编排调度是K8S最核心的技术。当面对一个成百上千的微服务容器集群时，Pod调度与资源管理就成了一件复杂的事情。

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传统的分布式系统，比如ZooKeeper，常常使用的是客户端发现方式，进行服务间自动发现。客户端服务内置了可以发现服务注册中心以及选择其中某个服务实例进行通信的探针Agent。服务端服务实例将自己的状态上报到服务注册中心，客户端服务通过查询服务注册中心信息，选择并唤醒响应的服务实例进行交互。

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优先为下限目标分配足够的资源。比如，事先规划好的旅行需要10天，这10天就必须预算出去。

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“一致性”算得上是计算机领域里面最经典的难题，它是所有分布式系统的基础，从多核多CPU到多线程，从跨机器到跨机房，无所不在，几乎所有的计算机从业人员都在解决这个问题，但是Paxos给出了一个很优雅的解决方案。

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有一些工程师的人生理想是做团队里的技术老大，这当然是一个值得称赞的理想。可是，如果整个团队技术能力一般，发展潜力一般，而你是技术最强者，这与其说是幸运，不如说是悲哀。这种场景被称之为“武大郎开店”。

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Intel 早期 cpu（如 Intel386、Intel486、奔腾处理器）实现原子操作，是通过 bus lock 来实现的。这种实现的问题，是完全不相关的两个 cpu 之间，也会相互竞争总线锁，从而导致整体性能下降。