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相比传统的告警、监控，可观测性能够以更加“白盒”的方式看透整个复杂的系统，帮助我们更好的观察系统的运行状况，快速定位和解决问题。

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Node Query Cache：负责缓存 filter 查询结果，基于 lucene 的 segment 构建，缓存在堆内存中，ES 节点默认的 cache 大小为堆内存的10%，采用LRU机制。

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很多人提供的网络框架自己定义好了网络协议格式，至少把网络包头部格式定义好，只允许其上层使用者在这个头部以下做扩展，这就限制了其使用范围。

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针对传统算法存在的弊端，业界在2014年开始探索数据驱动类算法，也就是深度学习相关的算法，比较典型的是RNN Noise和 CRNN方法。

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背后是Google在Borg大规模分布式资源调度和自动化运维领域的沉淀和系统化思考，认真理解Kubernetes架构设计，有助于思考在分布式系统系统调度、管理的一些本质问题。

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奇怪的是,对于那些以建立专家模型为生的人,从神经网络和其他来自机器学习的高度技术中获益是显而易见的。实际上(与理论猜测相反) ,深度学习的惊人成果受到了商界、政府机构、研究界以及越来越多的学者的高度重视。正如一位学者所说:

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阿里电商系统很早就开始建立了，我们这一代一代人在里面去做架构，都是站在前一代人的肩膀上。要去看前一代人为什么要这么设计，去想或跟他去聊，

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首先从 Cloud 来理解，云可以看作是一种提供稳定计算存储资源的对象。为了实现这一点，云提供了像虚拟化、弹性扩展、高可用、高容错性、自恢复等基本属性，这是云原生作为一种云计算所具备的第一层含义。

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牛顿说：“如果说我看得比别人远一些，那是因为我站在巨人的肩膀上。”我们需要从别人身上学习。从老师、领导、同事、下属甚至对手身上学习，是快速成长的重要手段。

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尤其是网络通信库。个人刚融入这个环境时，觉得不能写一个基于 epoll/iocp/kqueue 接口封装一个异步网络通信库，