zabbixandroid

Ⅰ 求一个计算机毕业论文题目。

我给你一个题目，如果你写出来了，我保你论文得优秀。因为当年我就是选这个题目得的优秀。

刚才我在网上搜了一下，网上还是没有与这个系统相关的论文。

《高考最低录取分数线查询系统》

基本思想很简单，现在的高考分数线查询是很繁琐的，需要先把分数查出来，然后根据录取指南再找你的分数能被录取的学校，高考过的都知道，高考报考指南是一本多么厚的书。
所以，这个系统的思想就是：你用所有高校近十年的录取分数线建立一个数据库，然后开发一个系统，当你输入查询命令的时候（查询命令可以用1，2，3这三个数来代替，用flog实现；输入1，查询的是符合你所输入的分数以下的所有高校信息；输入2，查询的是符合你所输入分数段之间的所有高校信息；输入3，查询大于你所给的分数线的高校信息。）当然，你可以再加上一些附加的功能。
大致思想就这些。

郑州今迈网络部竭诚为你解答，希望我的答案能帮到你！

Ⅱ zabbix 监控disk root等待时间

zabbix 监控disk root等待时间是五分钟。
root是android系统的一个术语，指一种存在于UNIX系统、linux系统以及Android中的超级用户。

Ⅲ linux学习到底要学习什么

对于Linux的学习，可以分为四个阶段，Linux初级入门阶段→Linux中级进阶→Linux高级进阶→Linux资深方向细化阶段
第一阶段：初级阶段
初级阶段需要把linux学习路线搞清楚，任何学习都是循序渐进的，所以学linux也是需要有一定的路线。
1. Linux基础知识、基本命令；
2. Linux用户及权限基础；
3. Linux系统进程管理进阶；
4. linux高效文本、文件处理命令；
5. shell脚本入门
第二阶段:中级进阶
中级进阶需要在充分了解linux原理和基础知识之后，对上层的应用和服务进行深入学习，其中说到服务肯定涉及到网络的相关知识，是需要花时间学习的。
1. TCP/IP网络基础；
2. Linux企业常用服务；
3. Linux企业级安全原理和防范技巧；
4. 加密/解密原理及数据安全、系统服务访问控制及服务安全基础；
5. iptables安全策略构建；
6. shell脚本进阶；
7. MySQL应用原理及管理入门
第三阶段：Linux高级进阶
1. http服务代理缓存加速；
2. 企业级负载集群；
3. 企业级高可用集群；
4. 运维监控zabbix详解；
5. 运维自动化学习；
第四阶段：Linux资深方向细化
1. 大数据方向；
2. 云计算方向；
3. 运维开发；
4. 自动化运维；
5. 运维架构师

Ⅳ linux入门先学什么

随着网站承载量需求越来越大，很多都将空间搬入了云空间。从而让云计算工程师的受热程度呈直线上升，IT从事者或者学生都想进行学习linux云计算，不过很多人还是对于云计算学习属于摸黑境界。今天给大家科普下：如何入门学习linux云计算?

Linux操作系统相比于十年前的普及程度已经有了大大提高，但是由于其桌面操作系统上的可视化窗口操作模式并不像Windows操作系统那样直观、完美，对于一些刚接触Linux的人或者初学者来说入手还是有一定的难度，所以其发展并不是那么迅速。

但是近年来Linux已经越来越受到重用，它不再仅仅是一些开源发烧友们之间炫耀资本，而且已经在多方面价值得到了体现，尤其在服务器操作系统方面，已经成为资深运维工程师的首选的操作工具。

随着计算机行业的迅速发展，相信Linux操作系统将不仅仅只停留在平台应用上，他将会在更广的空间展现他那独有的优势与魅力。

现在对于大多数中国的电脑用户，很少有人自己用Linux操作系统的，而且还有相当一部分人甚至是第一次听说Linux。但这并不奇怪，即使在很多大学生眼里也大都如此。在你们眼里只有Windows，只有微软，比尔盖茨是你们大多数人的偶像。那是微软先入为主的观念造成的，就如我们学习英语一样，如过我们生下来就用英语讲话，周围的人说的也都是英语，那么英语也就自然而然的学会了。而且像汉语一样受我们喜欢。下面尚观教育小编给同学们好好聊一聊。

1.忘掉Windows的思维方式

我也看过很多有关学习Linux的方法，第一部分基本都是告诉你怎么安装双系统，怎么便利学习。我也是如此，在自己台式机上安装了双系统，但是学习效果并不明显，百思不得其解，一次看到破釜沉舟的故事颇有启发，项羽前锋军救巨鹿，初战少利，项羽便率大军渡过漳河，破釜沉舟以激厉士气。终于杀苏角，虏王离，大败秦军于巨鹿之野。 楚霸王当初能够战胜并不是说他占了多么有利的优势，而是他那一往无前，义无反顾的决心。

当装了双系统以后，只要遇到一些问题，就会快速切换到Windows操作系统来查资料，这样虽然便利了我们学习，但是我们的大脑却对问题缺少了思考，基本都是去网络知道，问问什么的查，虽然当时解决问题了，但是过后在回忆当时是怎么解决问题的，脑海却是一片空白。我们装的双系统给自己带来便利的同时也给自己找了太多的借口，到头来却没了学习下去的勇气。

所以后来我把我自己的电脑只安装了Linux操作系统，做什么都从上面去做，逼迫自己学安装浏览器，播放器，文档编辑器，等自己一步步的走过来，才发现，有的时候不是我们没能力去办好一件事，而是我们再没办事之前就给自己想好了各种退路。彻底忘记Windows思维方式，在一个只有Linux操作系统环境下生活。

如果你想系统的学习Linux，你必需清楚的认识到这一点。如果你真正想系统的学习linux，想用Linux有所作为，那么请忘记Windows的思维方式，思想性的转变比暂时性的技术提高更有用， 而思想上的改变往往是受到我们行动所影响的，有不懂的问题就自己思考，查资料， 实在不会再去找别人的电脑去查，这样就加深了我每次对问题的理解，慢慢感受和习惯Linux的操作方式，总有一天你会真正体验到他的奥妙所在，从而从自己内心深处喜欢他，使用他，而不是为了赶时髦或向人炫耀而使用他。

2.眼要精、笔要动、手要勤

a.多看一些学习Linux方面的书。要抓住精髓，不要贪多嚼不烂。

b.多做笔记，好记性不如烂笔头。

c.实践出真知。很多时候我们都是嘴上功夫，而到了真正自己搭建的时候就会发现自己其实一无所知。

3.要用心学习Linux。

经常看到有人问用什么版本的Linux好，其实只要你认真学习无论什么版本都挺好的。要知道，开发Linux发行版的人都是通读过Linux内核代码，对Linux原理极其精通的人，而且每一个开发团队都对他的发行版做过测试后放出的。那些国际知名的大品牌更是如此。

因此，讨论什么版本好并无意义，关键是你是不是真心想学。不过，为了避免曲高和寡，最好选用的人多的版本，比如RedHat CentOS等等。学习Linux不是逛自由市场，选定版本就要静下心来学习。不要今天换版本明天要升级。这样对你没有好处。例如有些人号称用过十几种甚至几十种Linux，向人谈论起来头头是到，好像懂的很多，但是如果你让他去用Linux搭建一个Web服务器，他就什么都不会了。他们把时间都浪费在了版本的转换上了。

4.不能盲目学习

要熟悉了计算机专业英语，高中毕业的水平就可以轻松的阅读计算机文档了。如果你的英语实在太差了，连最简单的计算机英语文档都看不懂，那么在学习Linux的同时，请赶紧学习英语。

如果你想深入学习Linux，看不懂英文文档实在是太难了。写的最好的，最全面的文档都是英语写的，最先发布的技术信息也都是用英语写的。即便是非英语国家的人发布技术文档，也都首先翻译成英语在国际学术杂志和网络上发表。你去看看各大软硬件生产商的官方网站，有哪一个不是用英语作为其主站的?长期用Windows的人会很不习惯这一点，装个软件还要看半天文档，因为Windows用起来实在太简单了。但是如果你想学习Linux就必须学会看各种文档，而大部分的文档都是用英语写的。

现很多人甚至连man文档都不会看，有什么命令不会用了就跑到论坛上来问，还装出一副可怜相，乞讨一个命令的用法。有这些时间还不如自己看看man文档，即使你一个一个单词的翻译成中文再自己看都比问别人强，因为别人的回答再怎么详尽都比不上man文档详尽。安装一个新的软件时先看Readme，再看Install然后看FAQ，最后才动手安装，这样遇到问题就知道为什么。否则，说明文档都不看，结果出了问题再来找答案反而浪费时间! 古人说欲速则不达就是这个道理!

5.多记Linux命令

当你经过一段时间的学习后就应该扩充自己的知识，多学习Linux命令，但是不要在初学阶段就系统的学习Linux命令，初学阶段只要把上课时候学习过的命令练熟就可以了。

这就好比学英语，什么语法都不懂，只捧着单词手册背单词是学不会英语的，但是没有单词词汇量英语水平也提不高的。

在Linux中学习命令的最好办法是学习Shell脚本编程，Shell脚本比起其他语言来学习简单，但是功能却十分强大。通过学习Shell编程，能让你掌握大量的Linux命令。另外，买一本命令参考手册是必要的，遇到不知道怎么用的命令可以随时查询，这要比查man文档快。特别适合英语不好，看不懂man文档的人。

在Linux中，命令可分为系统基本命令和应用程序命令。系统基本命令是所有的Unix类系统都支持的命令，走到哪都不变，只要是Unix类系统上就肯定有。

6.深究Linux系统结构以及Linux系统的管理

等你对Linux有了一定的认识后，知道了/etc下那些配置文件有什么用，就可以去了解系统结构了。了解系统结构不是要你去看什么文件夹放什么内容，而是要学习一些原理性的东西。比如系统是如何引导的，引导后启动了那些东西。系统中哪些是最基本的库文件，有什么用等等。

接下来就可以进一步学习管理系统。比如学习配置各种网络服务器，用Linux搭建网络，这些都是学习Linux系统管理和网络管理的好方法。 到了这个阶段就可以经常上网查查资料，看看论坛精华区文章，论坛可以让你学到一些小知识，小技巧。

7.多看看关于计算机相关的专业课程

如果你不是计算机专业的，而想把linux学好，就一定要学习专业课程。学习微机原理，操作系统，计算机网络等等专业课程是必需的。为什么同时开始学习linux，有些人学的非常快，不到半年就成了高手，有些人玩来玩去还玩不出名堂，玩了一两年还是菜鸟? 因为那些学得快的人有基础，他们都学过专业课程。同样一篇文档，没有基础的人可能看了三遍还不明白，基础扎实的眼睛扫两下就懂了! 这就是专业和非专业的差别! 因此，要想达到更高的境界就一定要学习基础的专业课程。

8.保持虚心的学习态度

天外有天，人外有人!保持虚心的学习态度不仅能让你学到更多知识，而且会让你受人尊重。

保持这八点，配合马哥教育梳理linux学习路线进行学习，避免走弯路，从而先人一步进行学习。

Ⅳ 好的linux培训机构是哪家

好的linux培训机构是【达内教育】。该机构课程体系紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术。

【达内教育】优点具体如下：
达内经过多年的探索和改良，结合目前的云计算、Python开发等热点技术，以企业实际应用需求为导向，开创性的将Linux云计算和Python开发技术紧密结合在一起，研发出一套新的云计算全栈工程师高端课程。主要培养在云计算网络、云计算运维、大数据运维、Python开发等方面具备扎实理论基础和过硬实践能力的复合型人才，以解决目前企业招聘难、学员就业难、高端云计算岗位稀缺等问题。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

想了解更多有关linux的相关信息，推荐咨询【达内教育】。【达内教育】重磅推出“因材施教、分级培优”创新教学模式，同一课程方向，面向不同受众群体，提供就业、培优、才高三个级别教学课程，达内“因材施教、分级培优“差异化教学模式，让每一位来达内学习的学员都能找到适合自己的课程。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

Ⅵ EL K20手机用的什么系统

这款EL K20手机用的是安卓系统，Android OS v8.1

Ⅶ 如何通过雪球查询股票之前的变动状况

一. 雪球公司介绍

雪球 聪明的投资者都在这里。

web 1.0：新闻资讯，股价信息，K线图
web 2.0：SNS 订阅，分享，聊天
web 3.0：移动 APP，交易闭环
雪球现在员工数还不到100，其中技术人员占一半。去年9月C轮融资4kw刀。我们现在的技术栈由下列组件组成：java，Scala，Akka，Finagle，Nodejs，Docker ，Hadoop。我们当前是租用IDC机房自建私有云，正在往“公私混合云”方向发展。

在雪球上，用户可以获取沪深港美2w+股票的新闻信息，股价变化情况，也可以获取债券，期货，基金，比特币，信托，理财，私募等等理财产品的各类信息，也可以关注雪球用户建立的百万组合，订阅它们的实时调仓信息，还可以关注雪球大V。雪球当前有百万日活跃用户，每天有4亿的API调用。App Store 财务免费榜第 18 名。历史上曾排到财务第二，总免费榜第 19。

二. 雪球当前总体架构

作为一个典型的移动互联网创业公司，雪球的总体架构也是非常典型的设计：

最上层是三个端：web端，android端和iOS端。流量比例大约为 2：4：4 。web3.0 的交易功能，在 web 端并不提供。
接入层以及下面的几个层，都在我们的自建机房内部。雪球当前只部署了一个机房，还属于单机房时代。正在进行“私有云+公有云混合部署”方案推进过程中。
我们当前使用 nodejs 作为 web 端模板引擎。nodejs 模块与android 和 ios 的 app 模块一起属于大前端团队负责。
再往下是位于 nginx 后面的 api 模块。跟 linkedin 的 leo 和微博的 v4 一样，雪球也有一个遗留的大一统系统，名字就叫 snowball 。最初，所有的逻辑都在 snowball 中实现的。后来慢慢的拆出去了很多 rpc 服务，再后来慢慢的拆出去了一些 http api 做成了独立业务，但即便如此，snowball 仍然是雪球系统中最大的一个部署单元。
在需要性能的地方，我们使用 netty 搭建了一些独立的接口，比如 quoto server，是用来提供开盘期间每秒一次的股价查询服务，单机 qps 5w+，这个一会再细说；而 IM 服务，起初设计里是用来提供聊天服务，而现在，它最大的用途是提供一个可靠的 push 通道，提供 5w/s 的消息下发容量，这个也一会再细说。
雪球的服务化拆分及治理采用 twitter 开源的 finagle rpc 框架，并在上面进行了一些二次开发和定制。定制的功能主要集中在 access log 增强，和 fail fast，fail over 策略及降级开关等。 finagle 的实现比较复杂，debug 和二次开发的门槛较高，团队内部对此也进行了一些讨论。
雪球的业务比较复杂，在服务层中，大致可以分为几类：第一类是web1.0，2.0 及基础服务，我们称为社区，包括用户，帖子，新闻，股价，搜索等等，类比对象就是新浪财经门户+微博；第二类是组合及推荐，主要提供股票投资策略的展示和建议，类比对象是美国的motif；第三类是通道，类似股市中的“支付宝”，接入多家券商，提供瞬间开户，一键下单等等各种方便操作的功能。
雪球的业务实现中，包含很多异步计算逻辑，比如搜索建索引，比如股票涨跌停发通知，比如组合收益计算等等，为此，我们设计了一个独立的 Thread/Task 模块，方便管理所有的后台计算任务。但随着这些 task 越来越多，逻辑差异越来越大，一个统一的模块并不是总是最佳的方案，所以，我们又把它拆成了两大类：流式的，和批量式的。
雪球的推荐体系包括组合推荐“买什么”和个性化推荐。我们最近正在重新梳理我们的大数据体系，这个感兴趣的话可以单聊。
最下面是基础设施层。雪球基础设施层包括：redis，mysql，mq，zk，hdfs，以及容器 docker。
线上服务之外，我们的开发及后台设施也很典型：gitlab开发，jenkins打包，zabbix 监控系统向 openfalcon 迁移，redimine向confluence迁移，jira，以及内部开发的 skiing 后台管理系统。
** 三. 雪球架构优化历程**

首先描述一下标题中的“股市动荡”定语修饰词吧：

上证指数从年初的3000点半年时间涨到了5000多，6月12号达到最高点5200点，然后就急转直下，最大单日跌幅 8.48%，一路跌回4000点以下。最近一周都在3900多徘徊。

3月最后一周，A股开户 166万户，超过历史最高纪录 2007年5月第二周165万户。

4月份，证监会宣布A股支持单用户开设多账户。

6月底，证金公司代表国家队入场救市。

7月份，证监会宣布严打场外配资。

中国好声音广告第一晚，带来超过平时峰值200倍的注册量

挑战：小 VS 大：

小：小公司的体量，团队小，机器规模小
大：堪比大公司的业务线数量，业务复杂度，瞬间峰值冲击

雪球的业务线 = 1个新浪财经 + 1 个微博 + 1 个 motif + 1 个大智慧/同花顺。由于基数小，API调用瞬间峰值大约为平时峰值的 30+ 倍。

挑战：快速增长，移动互联网 + 金融，风口，A股大盘剧烈波动。

首先，在app端，在我们核心业务从 web2.0 sns 向 3.0 移动交易闭环进化的过程中，我们开发了一个自己的 hybrid 框架：本地原生框架，加离线 h5 页面，以此来支撑我们的快速业务迭代。当前，雪球前端可以做到 2 周一个版本，且同时并行推进 3 个版本：一个在 app store 等待审核上线，一个在内测或公测，一个在开发。我们的前端架构师孟祥宇在今年的 wot 上有一个关于这方面的详细分享，有兴趣的可以稍后再深入了解。

雪球App实践—构建灵活、可靠的Hybrid框架 http://wot.51cto.com/2015mobile/ http://down.51cto.com/data/2080769

另外，为了保障服务的可用性，我们做了一系列的“端到端服务质量监控”。感兴趣的可以搜索我今年4月份在环信SM meetup上做的分享《移动时代端到端的稳定性保障》。其中在 app 端，我们采用了一种代价最小的数据传输方案：对用户的网络流量，电池等额外消耗几乎为0

每个请求里带上前一个请求的结果

succ or fail ： 1 char
失败原因：0 - 1 char
请求接口编号： 1 char
请求耗时：2 - 3 char
其它：网络制式，etc
炒股的人大多都会盯盘：即在开盘期间，开着一个web页面或者app，实时的看股价的上下跳动。说到“实时”，美股港股当前都是流式的数据推送，但国内的A股，基本上都是每隔一段时间给出一份系统中所有股票现价的一个快照。这个时间间隔，理论上是3秒，实际上一般都在5秒左右。 交了钱签了合同，雪球作为合作方就可以从交易所下属的数据公司那里拿到数据了，然后提供给自己的用户使用。

刚才介绍总体架构图的时候有提到 quote server ，说到这是需要性能的地方。

业务场景是这样的，雪球上个人主页，开盘期间，每秒轮询一次当前用户关注的股票价格变动情况。在内部，所有的组合收益计算，每隔一段时间需要获取一下当前所有股票的实时价格。起初同时在线用户不多，这个接口就是一个部署在 snowball 中的普通接口，股价信息被实时写入 redis ，读取的时候就从 redis 中读。后来，A股大涨，snowball 抗不住了。于是我们就做了一个典型的优化：独立 server + 本地内存存储。开盘期间每次数据更新后，数据接收组件主动去更新 quote server 内存中的数据。 后续进一步优化方案是将这个接口以及相关的处理逻辑都迁移到公有云上去。

对于那些不盯盘的人，最实用的功能就是股价提醒了。在雪球上，你除了可以关注用户，还可以关注股票。如果你关注的某只股票涨了或跌了，我们都可以非常及时的通知你。雪球上热门股票拥有超过 50w 粉丝（招商银行，苏宁云商）粉丝可以设置：当这支股票涨幅或跌幅超过 x%（默认7%）时提醒我。曾经连续3天，每天超过1000股跌停，证监会开了一个会，于是接下来2天超过1000股涨停

原来做法：

股票涨（跌）x%，扫一遍粉丝列表，过滤出所有符合条件的粉丝，推送消息
新做法：

预先建立索引，开盘期间载入内存
1%：uid1，uid2
2%：uid3，uid4，uid5
3%：uid6
问题：有时候嫌太及时了：频繁跌停，打开跌停，再跌停，再打开。。。的时候
内部线上记录：

4台机器。
单条消息延时 99% 小于 30秒。
下一步优化目标：99% 小于 10 秒
IM 系统最初的设计目标是为雪球上的用户提供一个聊天的功能:

送达率第一
雪球IM：Netty + 自定义网络协议
Akka ： 每个在线client一个actor
推模式：client 在线情况下使用推模式
多端同步：单账号多端可登录，并保持各种状态同步
移动互联网时代，除了微信qq以外的所有IM，都转型成了推送通道，核心指标变成了瞬间峰值性能。原有架构很多地方都不太合适了。

优化：

分配更多资源：推送账号actor池
精简业务逻辑：重复消息只存id，实时提醒内容不推历史设备，不更新非活跃设备的session列表等等
本地缓存：拉黑等无法精简的业务逻辑迁移到本地缓存
优化代码：异步加密存储，去除不合理的 akka 使用
akka这个解释一下：akka 有一个自己的 log adapter，内部使用一个 actor 来处理所有的 log event stream 。当瞬间峰值到来的时候，这个 event stream 一下子就堵了上百万条 log ，导致 gc 颠簸非常严重。最后的解决办法是，绕过 akka 的 log adapter，直接使用 logback 的 appender

线上记录：5w/s （主动限速）的推送持续 3 分钟，p99 性能指标无明显变化

7月10号我们在中国好声音上做了3期广告。在广告播出之前，我们针对广告可能带来的对系统的冲击进行了压力测试，主要是新用户注册模块，当时预估广告播出期间2小时新注册100万

压测发现 DB 成为瓶颈：

昵称检测 cache miss > 40%
昵称禁用词 where like 模糊查询
手机号是否注册 cache miss > 80%
注册新用户：5 insert
优化：

redis store：昵称，手机号
本地存储：昵称禁用词
业务流程优化：DB insert 操作同步改异步
下一步优化计划：

将 sns 系统中所有的上行操作都改成类似的异步模式
接口调用时中只更新缓存，而且主动设置5分钟过期，然后写一个消息到 mq 队列，队列处理程序拿到消息再做其它耗时操作。
为了支持失败重试，需要将主要的资源操作步骤都做成幂等。
前置模块HA：

合作方合规要求：业务单元部署到合作方内网，用户的敏感数据不允许离开进程内存
业务本身要求：业务单元本身为有状态服务，业务单元高可用
解决方案：

使用 Hazelcast In-Memory Data Grid 的 replication map 在多个 jvm 实例之间做数据同步。

java 启动参数加上 -XX:+DisableAttachMechanism -XX:-UsePerfData，禁止 jstack，jmap 等等 jdk 工具连接

关于前置模块，其实还有很多很奇葩的故事，鉴于时间关系，这里就不展开讲了。以后有机会可以当笑话给大家讲。

组合净值计算性能优化：

一支股票可能在超过20万个组合里（南车北车中车，暴风科技）
离线计算，存储计算后的结果
股价3秒变一次，涉及到这支股票的所有组合理论上也需要每 3 秒重新计算一次
大家可能会问，为什么不用户请求时，实时计算呢？这是因为“组合净值”中还包括分红送配，分股，送股，拆股，合股，现金，红利等等，业务太过复杂，开发初期经常需要调整计算逻辑，所以就设计成后台离线计算模式了。当前正在改造，将分红送配逻辑做成离线计算，股价组成的净值实时计算。接口请求是，将实时计算部分和离线计算部分合并成最终结果。

实际上，我们的计算逻辑是比较低效的：循环遍历所有的组合，对每个组合，获取所有的价值数据，然后计算。完成一遍循环后，立即开始下一轮循环。

优化：

分级：活跃用户的活跃组合，其它组合。
批量：拉取当前所有股票的现价到 JVM 内存里，这一轮的所有组合计算都用这一份股价快照。
关于这个话题的更详细内容，感兴趣的可以参考雪球组合业务总监张岩枫在今年的 arch summit 深圳大会上的分享：构建高可用的雪球投资组合系统技术实践 http://sz2015.archsummit.com/speakers/201825

最后，我们还做了一些通用的架构和性能优化，包括jdk升级到8，开发了一个基于 zookeeper 的 config center 和开关降级系统

四. 聊聊关于架构优化的一些总结和感想

在各种场合经常听说的架构优化，一般都是优化某一个具体的业务模块，将性能优化到极致。而在雪球，我们做的架构优化更多的是从问题出发，解决实际问题，解决到可以接受的程度即可。可能大家看起来会觉得很凌乱，而且每个事情单独拎出来好像都不是什么大事。

我们在对一个大服务做架构优化时，一般是往深入的本质进行挖掘；当我们面对一堆架构各异的小服务时，“架构优化”的含义其实是有一些不一样的。大部分时候，我们并不需要（也没有办法）深入到小服务的最底层进行优化，而是去掉或者优化原来明显不合理的地方就可以了。

在快速迭代的创业公司，我们可能不会针对某一个服务做很完善的架构设计和代码实现，当出现各种问题时，也不会去追求极致的优化，而是以解决瓶颈问题为先。

即使我们经历过一回将 snowball 拆分服务化的过程，但当我们重新上一个新的业务时，我们依然选择将它做成一个大一统的服务。只是这一次，我们会提前定义好每个模块的 service 接口，为以后可能的服务化铺好路。

在创业公司里，重写是不能接受的；大的重构，从时间和人力投入上看，一般也是无法承担的。而“裱糊匠”式做法，哪里有性能问题就加机器，加缓存，加数据库，有可用性问题就加重试，加log，出故障就加流程，加测试，这也不是雪球团队工作方式。我们一般都采用最小改动的方式，即，准确定义问题，定位问题根源，找到问题本质，制定最佳方案，以最小的改动代价，将问题解决到可接受的范围内。

我们现在正在所有的地方强推3个数据指标：qps，p99，error rate。每个技术人员对自己负责的服务，一定要有最基本的数据指标意识。数字，是发现问题，定位根源，找到本质的最重要的依赖条件。没有之一。

我们的原则：保持技术栈的一致性和简单性，有节制的尝试新技术，保持所有线上服务依赖的技术可控，简单来说，能 hold 住。

能用cache的地方绝不用db，能异步的地方，绝不同步。俗称的：吃一堑，长一智。

特事特办：业务在发展，需求在变化，实现方式也需要跟着变化。简单的来说：遗留系统的优化，最佳方案就是砍需求，呵呵。

Ⅷ 学习Linux可以找一些什么工作

Linux系统运维，这个属于网络运维，对路由交换懂点就行，服务器基本上用的是Linux系统吗。
专门学Linux，做服务器架构比较好。