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【译】为什么 Kafka 这么快?

【译】为什么 Kafka 这么快?

Kafka 为什么这么快?一篇文章带你了解 kafka 的底层架构以及 Kafka 采用了哪些底层特性和绝妙设计才达到了如此高的消息分发和传输性能。

【译】如何设计一个云原生应用的架构?

【译】如何设计一个云原生应用的架构?

云原生 (Cloud Natvie) 是一种将应用程序以微服务的形式构建并使之运行在容器化和动态编排平台之上的方式,这些平台充分利用了云计算模型的优势。云原生关注的是应用如何构建和部署,而非运行在哪里。这些技术能够赋能组织/企业在公有云、私有云和混合云等现代和动态的开发环境里构建和运行可扩展的应用程序。这些应用程序是从头开始构建的,以松散耦合原则进行系统设计,并且专门针对云级别的规模和性能进行了优化,基于托管服务并利用持续交付来实现可靠性和更快的上市速度。总体目标是提高速度、可扩展性,以及最终提高利润率。

【译】CPU 高速缓存原理和应用

【译】CPU 高速缓存原理和应用

曾三次获得 F1 世界冠军的杰基•斯图尔特 (Jackie Stewart) 表示,了解汽车的工作原理让他成为了一名更好的驾驶员。 "你并不需要先成为一个工程师才能去做一个赛车手,但是你得有一种机械同感 (Mechanical Sympathy)" Martin Thompson (高性能消息库 LMAX Disruptor 的设计者) 就一直都把机械同感的理念应用到编程中。简而言之,了解计算机底层硬件能让我们作为一个更优秀的开发者去设计算法、数据结构等等。 在这篇文章中,我们会深入钻研计算机处理器然后看看了解它的一些概念是如何帮助我们去优化程序的。

【译】Go 语言项目源码贡献官方指导文档

【译】Go 语言项目源码贡献官方指导文档

以前给 Go 语言项目源码提交过一些 commits,期间阅读他们的官方指导文档的时候觉得这篇指导文档可以作为绝佳的关于大型软件项目的规范管理的参考,因为最近又提交了几个 commits,就又把这篇文档再看了一遍,有感于 Go 团队在项目管理和工程实践上的一些宝贵经验,就把文档翻译成了中文;一来为了更加深入地理解 Go 语言团队的项目工程最佳实践,二来则是为了给其他有意给 Go 语言源码提交贡献的开发者提供一点参考。

【译】Spark的分区机制的应用及PageRank算法的实现

【译】Spark的分区机制的应用及PageRank算法的实现

本文翻译自 https://www.safaribooksonline.com/library/view/learning-spark/9781449359034/ch04.html 佩奇排名(PageRank),又称网页排名、谷歌左侧排名,是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一,以 Google 公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名。Google 用它来体现网页的相关性和重要性,在[搜索

星光未满,月色失约。