<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>架构 on haifeiWu</title><link>https://haifeiWu.github.io/tags/%E6%9E%B6%E6%9E%84/</link><description>Recent content in 架构 on haifeiWu</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-cn</language><managingEditor>whfstudio@163.com (haifeiWu)</managingEditor><webMaster>whfstudio@163.com (haifeiWu)</webMaster><copyright>© 2016～2026 haifeiWu</copyright><lastBuildDate>Tue, 18 Jun 2024 18:32:24 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://haifeiWu.github.io/tags/%E6%9E%B6%E6%9E%84/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Hadoop MapReduce：一个十年回顾与未来趋势（论文综述）</title><link>https://haifeiWu.github.io/posts/hadoop-mapreduce-yigeshinianhuiguyuweilaiqushi-lunwenzongshu/</link><pubDate>Tue, 18 Jun 2024 18:32:24 +0800</pubDate><author>whfstudio@163.com (haifeiWu)</author><guid>https://haifeiWu.github.io/posts/hadoop-mapreduce-yigeshinianhuiguyuweilaiqushi-lunwenzongshu/</guid><description>在过去的十年中，Hadoop MapReduce 成为了处理大规模数据集的主流框架。它通过简化复杂数据处理任务，并提供了高度可扩展、容错性强且成本效益高的计算解决方案而获得成功。</description></item><item><title>基于 WebSocket 的长连接服务的设计与实践</title><link>https://haifeiWu.github.io/posts/jiyu-websocket-dezhanglianjiefuwudeshejiyushijian/</link><pubDate>Tue, 18 Jun 2024 18:29:44 +0800</pubDate><author>whfstudio@163.com (haifeiWu)</author><guid>https://haifeiWu.github.io/posts/jiyu-websocket-dezhanglianjiefuwudeshejiyushijian/</guid><description>业务场景 在常见的 pk 游戏的场景下，pk 双方需要实时感知双方的做题状态，因此长连接在这种场景下的应用极为常见，本文将基于此来讨论下长连接服务的设计与实现。</description></item><item><title>千万级消息推送系统的设计与实践</title><link>https://haifeiWu.github.io/posts/qianwanjixiaoxituisongxitongdeshejiyushijian/</link><pubDate>Mon, 17 Jun 2024 20:40:01 +0800</pubDate><author>whfstudio@163.com (haifeiWu)</author><guid>https://haifeiWu.github.io/posts/qianwanjixiaoxituisongxitongdeshejiyushijian/</guid><description>推送平台支持千万级的通知/消息推送，透传消息，快速触达用户，能够有效提升用户留存率、活跃度。推送平台提供了全链路的移动推送能力，只需接入推送平台的 API 就可以立即将推送消息送达到用户的移动设备。</description></item><item><title>golang 项目中的全链路追踪（tracing）</title><link>https://haifeiWu.github.io/posts/golang-xiangmuzhongdequanlianluzhuizong-tracing/</link><pubDate>Sat, 30 Mar 2024 18:01:24 +0800</pubDate><author>whfstudio@163.com (haifeiWu)</author><guid>https://haifeiWu.github.io/posts/golang-xiangmuzhongdequanlianluzhuizong-tracing/</guid><description>链路追踪（Tracing）是一种技术，用于监视和记录计算机程序或系统的运行情况。在分布式系统中，追踪可以帮助开发者和运维人员理解多个组件是如何协同工作的，以及在处理请求时它们之间的交互情况。</description></item><item><title>MapReduce 论文阅读</title><link>https://haifeiWu.github.io/posts/mapreducelunwenyuedu/</link><pubDate>Wed, 08 Mar 2023 15:33:34 +0800</pubDate><author>whfstudio@163.com (haifeiWu)</author><guid>https://haifeiWu.github.io/posts/mapreducelunwenyuedu/</guid><description>概述 这篇论文主要介绍了 MapReduce 编程模型和相关实现，用于处理和生成大型数据集。它隐藏了并行化、容错、本地性优化和负载平衡等细节，使得即使对于没有并行和分布式系统经验的程序员也很容易使用。</description></item><item><title>GFS 论文阅读</title><link>https://haifeiWu.github.io/posts/gfslunwenyuedu/</link><pubDate>Wed, 08 Mar 2023 15:32:18 +0800</pubDate><author>whfstudio@163.com (haifeiWu)</author><guid>https://haifeiWu.github.io/posts/gfslunwenyuedu/</guid><description>概述 这篇论文主要讲述了 Google 文件系统（GFS）的设计和实现。它介绍了 GFS 的目标、架构、组件、数据流和一些关键技术，如租约、快照和恢复等。</description></item><item><title>配送特征平台</title><link>https://haifeiWu.github.io/posts/peisongtezhengpingtai/</link><pubDate>Mon, 21 Jun 2021 16:02:12 +0800</pubDate><author>whfstudio@163.com (haifeiWu)</author><guid>https://haifeiWu.github.io/posts/peisongtezhengpingtai/</guid><description>现实世界中，一个运单的完成过程是从用户下单开始到用户收餐骑手离客为止，需经历一系列室内室外的场景——用户下单，系统派单，骑手室外骑行到目的地然后下车步行到商家，等待取餐驻留室内，商家出餐，骑手取餐离店</description></item></channel></rss>