优势：
劣势：
服务治理
可观测性
安全
服务(service)
Windows运行批处理文件
Windows任务计划程序（右键我的电脑）
Linux命令—CronJob
应用程序编码层—单机定时任务（Timer—Java、Ticker—Go、ScheduledExecutorService—线程池技术）
任务调度—Quartz（单任务极致控制、没有负载均衡机制）
分布式定时任务（平台化管理、分布式部署、支持海量数据）
定时任务是指系统为了自动完成特定任务，实时、延时、周期性完成任务调度的过程。
分布式定时任务是把分散的、可靠性差的定时任务纳入统一的平台，并实现集群管理调度和分布式部署的一种定时任务的管理方式。
按触发时机分类:
单机任务：随机触发一台机器执行任务，适用于计算量小、并发度低的任务
架构，又称软件架构
软件系统需要具备对外提供服务，单机，就是把所有功能都实现在一个进程里，并部署在一台机器上
优点:
问题
单体架构：分布式部署 垂直应用架构：按应用垂直切分的单体 优点：
S0A(Service-0riented Architecture)
复杂项目没有流程会有什么问题
需求、开发、测试、发布、运维，一个阶段完全好了，再到下一个
更注重的是个体的互动、工作的软件、客户合作、响应变化
更现代的流程模型
使用域名系统来代替 hosts 文件
关于域名空间: - 域名空间被组织成树形结构 - 域名空间通过划分zone的方式进行分层授权管理 - 全球公共域名空间仅对应一棵树 - 根域名服务器:查询起点 - 域名组成格式:[a-zA-Z0-9-]，以点划分label
顶级域gTLD（general Top-level Domains）：gov政府.edu教育.com商业.mil军事.org非盈利组织
比如这里的网络客户端想要访问163.com域名，首先会访问本地的DNS服务器，看看有没有163.com域名的解析记录，第一次访问都不会有解析记录的，如果没有解析记录会依次向根、顶级域进行解析以及保存在本地，以便于下次查询
由于HTTP是明文传输，很容易被截取，因此有了HTTPS
（听不懂，不是人听的，内容的很奇怪，像初见，又像告别，又像是重逢，能看懂并且记下来都是神人了）
消息队列（MQ），指保存消息的一个容器，本质是个队列。要想称之为消息队列，这个队列要支持 高吞吐、高并发 并且 高可用。
/p1.png)
相关文档 https://gorm.io/zh_CN/docs/index.html
gorm目前支持 MySQL、SQLServer、PostgreSQL、SQLite
以 MySQL 为例：
import (
"gorm.io/driver/mysql"
"gorm.io/gorm"
)
func main() {
// 参考 https://github.com/go-sql-driver/mysql#dsn-data-source-name 获取详情
dsn := "user:pass@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local"
db, err := gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{})
}
或者可以更详细的配置：
db, err := gorm.Open(mysql.New(mysql.Config{
DSN: "gorm:gorm@tcp(127.0.0.1:3306)/gorm?charset=utf8&parseTime=True&loc=Local", // DSN data source name
DefaultStringSize: 256, // string 类型字段的默认长度
DisableDatetimePrecision: true, // 禁用 datetime 精度，MySQL 5.6 之前的数据库不支持
DontSupportRenameIndex: true, // 重命名索引时采用删除并新建的方式，MySQL 5.7 之前的数据库和 MariaDB 不支持重命名索引
DontSupportRenameColumn: true, // 用 `change` 重命名列，MySQL 8 之前的数据库和 MariaDB 不支持重命名列
SkipInitializeWithVersion: false, // 根据当前 MySQL 版本自动配置
}), &gorm.Config{})
我在青训营看完这章对象存储TOS感觉对理论性的知识有了一定了解吧，太理论了，让我复述一遍可能都做不到
我在网上查阅资料后得知
T：Tencent，表示这是腾讯云提供的服务。
O：Object，表示对象存储（Object Storage），是一种存储非结构化数据的技术。
S：Storage，表示存储服务。
首先开头以抖音短视频为例
架构大概分为 片源 -> 转码 -> 审核 -> 播放
但是短视频系统要承载非常多的用户访问量，根据未来的可能的用户数量，做了简单数学计算，结果发现存储量非常之大：
每天: 432块4tb磁盘
每月：12960块4tb磁盘
每年： 157680块4tb盘
对于这么大的访问量，我们需要一个合适的存储去承载数据，这个储存需要满足以下三个条件：
海量
易用
便宜
然后列举了四个存储系统
单机存储——>不支持海量，适合的数据类型（单击文件）——>不行
单机数据库——> 不支持海量,只支持结构化和半结构化数据——>不行
分布式数据库——>支持海量，但是单条记录存储的容量太少——>不行
分布式存储——> 大数据计算中间结果/视频/图片——>行
分布式文件系统（HDFS）
海量：支持PB——>EB海量存储
易用：伪Posix文件接口，开发略微复杂，非云原生，搭建维护麻烦，视频、图片相关生态接入略微复杂
便宜：使用普通x86服务器，成本低
分布式对象存储TOS
海量：支持>eb海量存储
易用：RestFul HTTP接口，开发极其简单，云原生，按需申请使用
便宜：使用普通x86服务器，具备冷热数据分级存储能力，成本更低
TOS 的接口
Mkdirs创建文件夹
Append：写
GET：下载对象
HEAD：查看对象上传
PUT：上传对象
DELETE：删除对象
TOS 中Bucket/Object语义
Bucket：存储对象的桶，可类比一下
Object：对象，包含以下三个部分
key:对象的名字，可类比于Map的key
Data：对象的内容，例如视频、图片内容
MetaData：对象的一些元信息
将元素不断插入已经排序好的 array 中
| Best | Avg | Worst |
|---|---|---|
| O(n) | O(n^2) | O(n^2) |
缺点
优点
总结：插入排序平均和最坏情况时间复杂度都是 O(n^2)
编写的代码能够达到正确可靠、简洁清晰的目标可称为高质量代码
简单性
公共符号始终要注释
package main
import "fmt"
func main() {
if 7%2 == 0 {
fmt.Println("7 is even")
} else {
fmt.Println("7 is odd")
}
if 8%4 == 0 {
fmt.Println("8 is divisible by 4")
}
if num := 9; num < 0 {
fmt.Println(num, "is negative")
} else if num < 10 {
fmt.Println(num, "has l digit")
} else {
fmt.Println(num, "has multiple digits")
}
}
在 Go 中没有 while 和 do while，只有 for 循环
ACID：
1960s，传统的文件系统已经不能满足人们的需要，数据库管理系统(DBMS)应运而生DBMS:按照某种数据模型来组织、存储和管理数据的仓库。所以通常按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。
把每个数据作为一个节点，构成一个网状的结构，每个父节点可以有多个子节点，一个子节点也可以有多个父节点，多对多
层次模型是一个树形模型，层次模型和网状模型特别相像，最大的不同是每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点，一对多
Q : 单机存储系统怎么做到高性能/高性价比/高可靠性
A : R(edundant) A(array) I(nexpensive) D(isks)
关系 = 集合 = 任意元素组成的若干有序偶对反应了事物间的关系
在study文件下创建一个git，名字叫blog
mkdir study
cd study
git init blog
其他参数
--initial-branch 初始化的分支
--bare 创建一个裸仓库(纯 Git 目录，没有工作目录)
--template 可以通过模板来创建预先构建好的自定义 git 目录
不同级别的 Git 配置