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服务注册发现方面，除了常规的服务注册中心外，还配合部署了元数据中心，用于实现服务的按节点注册发现。

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在线上生产环境，Zookeeper 分数据中心部署了多个集群，每个集群配置了 5 个选举节点，若干个 Observer 节点。Observer 节点是 Zookeeper3.3.3 版本引入的一个新的节点类型，它不参与选举，只听取表决结果，其他能力则和 Follower 节点相同。

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工行采纳并优化改造了 Dubbo 新版本中 registry-multiple 的 SPI 实现，用于优化多注册中心场景下的服务订阅

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更进一步，还有额外的收益，消费者端 Reference 对象是比较占用 JVM 内存，通过 multiple 注册中心模式，可以帮消费者端节省一半的 invoker 对象开销，因此，非常推荐多个注册中心场景采用 multiple 模式。

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那人工智能到底会不会取代前端？人工智能在未来很长的一段时间内不会取代前端，但是会改变前端。一是会改变在前端智能化方向的前端领域探索者，他们除了可以成为 Nodejs 服务端工程师，还可以成为机器学习工程师，为前端智能化领域创造更多的价值和成果；

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与 2019 年相比，用户感官提效提升 14%；和完全不使用 D2C 相比，固定人力单位时间模块需求吞吐量提升约 1.5 倍。与传统研发模式相比，使用 imgcook 研发链路编码效率可提升约 68%。

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智能化能力的应用还需要工程链路的支撑，例如模型识别结果的应用、线上用户行为召回、前端开发组件对 UI 组件识别结果的承接等，整体的 D2C 技术体系也需要同步升级。

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将共享的代码拆分为独立的类库，然后使用依赖管理策略去加载它们。所有部署的基准代码相同，但每份部署可以使用其不同的版本。比如，开发人员可能有一些提交还没有同步至预发布环境；预发布环境也有一些提交没有同步至生产环境。但它们都共享一份基准代码，我们就认为它们只是相同应用的不同部署而已。

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配置要和代码完全分离，环境变量可以非常方便地在不同的部署间做修改，却不动一行代码。配置主要包括数据库信息，缓存信息，第三方服务证书，每份部署特有的配置，如域名等信息。

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12-factor 应用本身从不考虑存储自己的输出流。不应该试图去写或者管理日志文件。相反，每一个运行的进程都会直接的标准输出（stdout）事件流。开发环境中，开发人员可以通过这些数据流，实时在终端看到应用的活动。