全栈必备的技术栈设想

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全栈必备的技术栈设想

abel_cao 2016-11-20 09:53:11 浏览923
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版权声明:本文为半吊子子全栈工匠(wireless_com,同公众号)原创文章,未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/53239124

参加今年的SDCC确实挺高兴的,向大师Joe Armstrong 当面求教,与周爱民老师同台,在我们的架构师进阶之路专场有4个七零后的老码农,瞬间没有了孤独感,甚至有一点窃窃之喜。


实在没想到会有这么多朋友关注这个专题,会场有了些拥挤,呼吸也不那么舒服了。答应朋友们的事,今天就做到,下面是昨天的PPT内容和简要说明,详细内容还请关注CSDN 和SDCC的相关发布。


惯例是开始介绍自己,老码农,都没什么可吹嘘的地方。



看一下工程师和架构师的区别,简单地,工程师关注的是功能和代码性能,而架构师关注的是业务和系统的性能等非功能性约束。全栈不是全能,只要覆盖了所使用的技术栈就是全栈,例如LNMP,Linux+Nginx+Mysql+PHP。全栈架构师关注的是业务所采纳的全部技术栈,以及技术栈所涉及的系统性能、安全,高可用等诸多因素。



全栈(full stack developer)好像起源于facebook中对工程师的一种称谓,全栈架构师估计是老曹的杜撰。全栈的出现大概有4个方面:系统的性能瓶颈定位,团队间的沟通障碍,业务的救火灭火,以及团队的资源紧张。尤其的小型创业团队,战力的有限会导致全栈的产生。


和习武一样,我想试图探讨一下全栈的套路,很多能力不是通过当头棒喝产生的。郭大侠需要降龙十八掌,令狐冲以无招胜有招也需要独孤九剑。我觉得全栈的技术栈可以主要分为3个切面:技能,性能 和效率。下面逐一简要阐述:


工其事必利其器,环境在效率中是第一位的。具体可看《老曹眼中的开发学习环境》,不在赘述。


全栈应该掌握4种编程语言:Java,Objc/C/C++, Python,JavaScript。 语言没有优劣,不同语言有各自的胜场。


每个人都不是一个人在战斗,团队敏捷是整体效率的关键。可以使用Trello或worktile之类的工具做协同,以Jinkens等工具支持CI或者CD,了解Scrum中什么是backlog,什么是UserStory,如何控制sprint。同时,敏捷不是以质量的丧失为代价的。



再进一步,就是devops了,可以参考《DevOps 全栈必备双刃剑》。



从下向上看一下 全栈的所需技能,第一个就是操作系统,可参考《老曹眼中的Linux基础》。


数据是系统的核心,必须要了解文件系统,对象存储和关系型数据库,只有NoSQL至少要关注redis和mongodb,更多可以可参考《NoSQL与大数据》。



网络是一个覆盖更广的领域,至少要了解七层协议模型,DNS,TCP/IP,HTTP,以及网络类型对网络编程的影响,会上只有简单举例,以后择机仔细探讨一下。



框架和库使用锁采用的语言息息相关的,不同语言又有着不同的框架与库,简直是浩如烟海,对框架与库的选择主要从面相领域和面向场景入手,有比较才能有选择。


安全是个与非门,没事一切都好,有事就是大事。基本上,可以从传输,网络,代码和数据四个层面掌握有关安全的基础知识。



至于架构方法,现在最热的莫过于微服务架构了。服务的划分与业务密切相关,服务独立后要考虑服务的发现和服务间的通信,最后是服务治理,可以从这四个方面专研相关的技术。


云服务的出现使得小团队可以做大事情,关于混合云的解释可参考老曹的旧文《理解一下混合云》。


从趋势来看,大数据必将成为工程师团队的重要战力,包括专业知识,数学算法,计算环境三个方面。就计算环境而言,涵盖了Hadoop的生态圈,如果只有一个必备技能,老曹觉得就应该是Spark了,可以参考《架构大数据应用》旧文。


个人以为,性能在诸多非功能性约束中第一重要,直接影响用户体验。首先要从业务和代码层面保障性能,而单元测试是一个必要条件。正像PingCAP CTO 黄东旭所说的,“talk is cheap, show me the tests."



接下来是运行时调优,或者认为是单机性能。从加载和依赖开始,到 JVM调优,再到Linux 内核参数调优。 对于 JVM 调优,给朋友做个广告,中生代技术群中的 江南白衣 (公众号:春天的旁边)有一篇干货文章,特别向大家推荐。


数据库是整个系统中的慢性子,关注系统的性能,日志分析比不可少,LEK可能是第一首选。数据访问必须是高可用的,数据连接池的选择和使用都是考验功夫的。


缓存是减少负载,提高系统性的必备技术。可以从客户端,网络侧,服务端三个环节对缓存进行分类,具体可以参考《老曹眼中的缓存技术》。


负载均衡同样是一种以空间换时间的技术,具体可参考《老曹眼中的负载均衡》。


传输的性能可以依靠消息队列来提升,ZeroMQ可以用在系统内,而ActiveMQ是Java 程序猿的福音,对于高并发和高容错而言,RabbitMQ可能是不错的选择,Kafka是大量数据的传输必备。



啰哩啰嗦,只是想探讨一下全栈的套路,也许这本身就是一个伪命题。



这是我非常喜欢的一句话,印在公司的墙上,“以匠心,铸非凡”,送给每一个热爱技术的朋友!


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