yeasy的专栏

本文试图通过利用现代信息科技，逐步设计一个低成本（日均成本 1 块钱），且不会崩溃的健康码服务系统。

前段时间有出版社老师问起新年读书计划。回首这一年，最大遗憾就是读得书太少，很多只粗略看了个开头。计划新的一年利用差旅中时间，认真读完几本好书。《论法的精神》牛顿的《自然哲学的数学原理》揭露了物理世界的根本规律，而孟德斯鸠这本巨著，堪称探讨了社会科学的基本规律。这本书影响颇为深远。华夏历史典籍中唯有《韩非子》异曲同工，然而成书太早，思想深度无法相提并论。《设计原本》如果你...

Hyperledger 源码分析之 Fabric排序服务在超级账本 Fabric 网络中起到十分核心的作用。所有交易在发送给 Committer 进行验证接受之前，需要先经过排序服务进行全局排序。在目前架构中，排序服务的功能被抽取出来，作为单独的 fabric-orderer 模块来实现，代码主要在 fabric/orderer 目录下。下面以 Kafka 作为共识插件为例

Orderer 节点启动通过 orderer 包下的 main() 方法实现，会进一步调用到 orderer/common/server 包中的 Main() 方法。核心代码如下所示。// Main is the entry point of orderer processfunc Main() { fullCmd := kingpin.MustParse(app.Parse(

Deliver，意味着客户端通过 gRPC 接口从 Ordering 服务获取数据（例如指定区块的数据）。Orderer 节点收到请求消息，会首先交给 orderer.common.server 包中 server 结构体的 Deliver(srv ab.AtomicBroadcast_DeliverServer) error 方法处理。该方法进一步调用 orderer.common.

注：本文最早发表于 2017-09-22.简介这里讲的 Chaincode 是用户链码（User Chaincode，UCC），对应用开发者来说十分重要，它提供了基于区块链分布式账本的状态处理逻辑，基于它可以开发出多种复杂的应用。Hyperledger Fabric 中，Chaincode 默认运行在 Docker 容器中。Peer 通过调用 Docker

Broadcast，意味着客户端将请求消息（例如完成背书后的交易）通过 gRPC 接口发送给 Ordering 服务。这些请求消息，会交给 orderer.common.server 包中 server 结构体的 Broadcast(srv ab.AtomicBroadcast_BroadcastServer) error 方法处理。该方法主要会调用到 orderer.common.b

集群负载均衡技术（Load Balancing）是目前互联网后端服务的关键技术，是互联网系统演化到现在这样巨大规模的基础。客观地说，负载均衡是一个门槛相当不低的领域，已有技术主要包括硬件方案和软件方案。简单说，硬件方案性能好，但是昂贵；软件方案性能差，但是成本相对可控。硬件方案代表为F5、Ctrix、A10、Redware 等 LB 厂商的产品，每年市场营收额高达百亿。开源

云计算时代，设计和应用软件应用应该注意哪些因素？Docker 为什么最近这么火？Heroku平台提出了推荐的应用风格，对我们设计PaaS和SaaS应用都有很好的参考意义。代码一个代码库，使用版本管理，形成多个部署。依赖显式定义，隔离不同依赖。配置在环境变量中保存配置。后端服务后端服务作为可挂载资源使用。生命周期

在互联网应用领域，服务的动态性需求十分常见，这就对服务的自动发现和可动态扩展提出了很高的要求。Docker 的出现，以及微服务架构的兴起，让众多开源项目开始关注在松耦合的架构前提下，如何基于 Docker 实现一套真正可动态扩展的服务架构。基本需求基本的需求包括：服务启动后要能自动被发现（vs 传统需要手动进行注册）；负载要能动态在可用的服务实例上进行均衡（vs 传

首先，Mesos 是一个资源调度框架，并非一整套完整的应用管理平台，本身是不能干活的。但是它可以比较容易的跟各种应用管理或者中间件平台整合，一起工作，提高资源使用效率。架构 master-slave 架构，master 使用 zookeeper 来做 HA。master 单独运行在管理节点上，slave 运行在各个计算任务节点上。各种具体任务的管理平台，即

计算机网络自诞生之后，面向的应用场景主要包括局域网、广域网两大类。在各种环境中，通过层级结构将局域网连接起来，形成一个网络的网络，即所谓的互联网。无论什么网络，唯一的事实标准就是 TCP/IP 协议栈以及围绕这个协议栈的各种管理和应用技术，即便后来推出的 IPv6、CCN、SDN 等网络技术，都没有完全超出这个范畴。所以，看起来基于 TCP/IP 的修修补补在相当长的一段时间里满足了各种场景下对于

C10K 问题服务器同时支持并发 10K 量级的连接，这些连接可能是保持存活状态的。解决这一问题，思路主要有两个方面，一个是对于每个连接处理分配一个独立的进程/线程；另一个思路是用同一进程/线程来同时处理若干连接。每个进程/线程处理一个连接这一思路最为直接。但是由于申请进程/线程会占用相当可观的系统资源，同时对于多进程/线程的管理会对系统造成压力，因此这种方案不具备

不少人把同步、异步、阻塞、非阻塞放到一起讨论，很多时候难以区分。这里从根上剖析下该怎么看待这几个概念。首先，异步和同步是相对的，而同步情况下又有阻塞和非阻塞之分。异步很容易理解。当用户程序需要进行IO的时候，发出IO请求，然后就立刻返回，可以继续做其它事情。例如，从网络收包，当包抵达后放到内核某个缓存区，并且从内核空间放置到程序需要的用户空间后（一种是直接复

并发（concurrency）和并行（parallelism）都是常见的概念，并且很多时候并不容易进行区分，甚至被用作表达同样的概念。网上最流行的解释，并发是一个人吃三个馒头；并行是三个人吃三个馒头。这样理解简单概况了主要区别，但其实并不是太完整。从对象的角度，并发是一种任务分配模式，指的是同一个处理器被调度处理不同的任务，这些任务往往都是同一性质的任务。例如浏览器打开多个页面