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在介绍 Serverless 之前，首先回顾一下云的发展趋势，再来探讨为什么 Serverless 是云发展的必然结果。

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代码文本不是简单的二维平面结构，看懂一段代码需要反复地通过定义与引用的跳转，才能将代码深层次的逻辑和片段影响范围理解透彻。

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我们的构建工作流调度主要基于阿里巴巴开源的分布式调度框架tbschedule，该系统会通过zookeeper维护一个任务集群，通过zookeeper做节点管理和任务分发，不重复不遗漏地快速处理调度任务。

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语法服务的索引大小约是代码文件内容的数倍，比较消耗存储资源。所以针对用户通常的使用习惯和场景，制定了一系列索引清理任务来避免资源过度的损耗。

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我再找他们要一些建议：我应该怎么去做。跟他们聊的过程中才知道我们需要做什么样大促，要把握什么是关键点，这都是一些宝贵的财富。

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每时每刻都在发生技术的升级和变革，只有持续不断的学习，才能对老的架构有新的认识，对于老的问题产生新的解法，要了解业界最近在发生什么变化，这个领域最关键的项目和人在做什么，学习他们的技术，学习他们的论文。我以前每天大概2到3个小时是用来学习。这几个小时的学习时间是我最放松的时间，不用去想太多事。

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目前主流的分布式数据库都使用了基于两阶段提交（2PC）的策略，包括 Percolator 算法和 XA 协议。Percolator 是 Google 基于 BigTable 做的分布式系统，一个重要的设计就是使用了 Percolator 算法支持分布式事务。

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由于 TSO 的存在，我们只需要使用相同的 TS 就能保证读到相同的数据，因此我们通过私有协议支持在每个语句内置一个 SNAPSHOT_TS，保证了同一个事务内的多条单语句读到相同的数据。

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Matt Stine 认为在单体架构向 Cloud Native 迁移的过程中，需要文化、组织、技术共同变革。 解读：**云原生架构本质上也是一种软件架构，最大的特点是在云环境下运行，也算是微服务的一种延伸**。

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为什么低呢？云作为一种分布式架构，其“土著居民”也应该是基于分布式架构设计出来的，而微服务或 Serverless 这种将服务或函数拆分成一个个模块的松耦合系统，天然具备分布式设计的属性。这是 Native 的第一种表现。