engchina 2019-06-26
又到了写年终总结的时候了。每当这个时候思绪总是翻江倒海,因为太久没有反思和总结的缘故,一年才总结一次,确实是有点久,欠的账的太多,梳理起来有点费劲。这里依旧还是写跟点跟工作/技术相关的总结。
2017这一年自己从前到后主导了个小项目,技术体系使用的openresty + spring boot/cloud + postgres + statsd + graphite + grafana + sentry + elasticsearch + kafka + docker + kubernetes。这一年依旧是延续上面的技术架构进行深入:
使用级别
)实践及扩展级别
)使用及扩展级别
)使用及了解基本原理
)使用级别
)说说关系型数据库,一直对SQL不感兴趣,也没有深入研究,大底是面向对象看的太多了,另外看过了太多复杂业务需求写复杂SQL然后把系统搞挂的例子,总是觉得通过其他方式的实现是可以替代复杂SQL的,而且性能更优。NOSQL的出现,很多非事务性的查询,基本都可以通过将数据按查询需求结构化/冗余化同步到NOSQL里头来实现。
其他几个NOSQL,若要排行,估计redis得优先,毕竟使用太广了,明年估计得再深入学学redis;对mongo不是太有好感,像分片复制啥的,感觉都不如elasticsearch成熟,这里头要在排序,elasticsearch排在mongo前面;elasticsearch的话,以前有想过要深入学习的,不过版本变化太快了,以前还是1.x版本,如今都6.x版本了,欲哭无泪,特别是java api的使用,学的疲于奔命。还有就是mongo跟elasticsearch的查询语法学习成本太高了,elasticsearch还好一点,有ES SQL插件大部分场景可以用SQL来查询,还是比较爽歪歪的,mongo就没有SQL插件来查,于是就更不想学mongo了。
基本使用
)稍微上手
)入门级别
)体验了一下从零到一的后端技术架构与实现,期望是初步具备了一个人出去创业拉起一整套后端技术架构与实现的能力
系统访问量太低,不容易暴露问题,部分技术实现在访问量在百万级、千万级、亿级是不同的,而且高并发场景会把一些技术实现的不是太好的问题给暴露出来,这点算是今年做的这个项目的硬伤的。
完成
)不达标
)没完成
)完成
)不达标
)CASE MOCK
)、深入系统安全(OWASP
)、深入分布式缓存(redis
)、深入研究open-tracing(kafka
)、深入研究nginx/openresty非技术类,目标是研究金融投资相关以及跟技术的结合。
AI这块,一直想学,但是没找到动力去开始,估计先从一些机器学习的理论开始,找实践点切入边学边实践。
完成let it crash系列
)逐步深入金融业务知识
)