文章标签
Schema演进
-
分布式系统中API版本和数据契约管理的编程实践
在分布式系统中，API版本管理和数据契约（Data Contract）的维护，一直是后端开发者面临的巨大挑战，尤其是当上游服务对字段进行增、删、改时，如何确保自身服务不受影响，持续稳定运行，更是令人头疼。本文将深入探讨一些行之有效的编程实...
-
基于gRPC流的事件驱动系统：Schema演进与版本兼容性最佳实践
在现代微服务架构中，事件驱动系统扮演着至关重要的角色。它允许服务之间通过异步事件进行通信，从而提高系统的可伸缩性和弹性。当事件驱动系统构建在gRPC流之上时，我们需要特别关注事件Schema的演进和版本兼容性。本文将深入探讨如何在基于gR...
-
应对频繁变化的BI指标与维度：灵活高效的数据架构实践
业务部门对指标定义和维度组合的频繁调整，相信是许多数据工程师的“日常噩梦”。每次接到新需求，都意味着要花费大量时间修改SQL和ETL任务，即使做了部分预聚合，也很快因为业务需求变更而失效。这种疲于奔命的状态，不仅降低了开发效率，也让BI报...
-
如何选择合适的序列化协议？
如何选择合适的序列化协议？ 在现代软件开发中，数据序列化是一个不可或缺的环节。序列化是指将数据结构或对象转换为字节流以便存储或传输，而反序列化则是将字节流还原为原始数据结构或对象。选择合适的序列化协议对于保证数据的完整性、效率和安全性...
-
富媒体推荐系统：如何高效管理与检索高维特征
在构建依赖富媒体特征的推荐系统时，我们不仅要追求模型的高准确性，更需应对实时性与计算资源消耗的巨大挑战。特别是如何设计高效的特征存储与检索架构，以确保线上服务能快速响应海量用户请求，同时保持特征更新的敏捷性，这成为系统稳定性与可扩展性的核...
-
云原生数据成本优化：应对高并发实时写入与历史查询的挑战
相信不少数据团队都曾面临这样的困境：业务飞速发展，数据量和请求并发水涨船高，每月的云账单也跟着“心惊肉跳”。尤其是那些需要同时处理 高并发实时写入 和 复杂历史查询 的场景，基础设施的存储和计算压力如同两座大山，让成本优化成为一道难以逾越...
-
数据湖表格式深度解析：Iceberg、Delta Lake与Hudi核心差异及选型指南
随着大数据技术的不断发展，数据湖已经成为企业数据战略的核心组成部分。然而，构建一个高效、可靠的数据湖并非易事。其中，选择合适的表格式至关重要。目前市面上涌现出多种数据湖表格式，如Apache Iceberg、Delta Lake和Apac...
-
微服务数据入湖：构建高可靠低延迟的异构数据同步框架
在微服务架构日益普及的今天，电商平台将核心业务拆分成独立的服务和数据库，这带来了极高的灵活性和可伸缩性。然而，当需要对散落在多个微服务及独立数据库（甚至跨地域部署）中的商品、订单、用户等数据进行统一的BI分析和机器学习时，“数据孤岛”和“...
-
用GraphQL为RESTful API装上涡轮增压器：精准数据请求实战指南
当REST遇到瓶颈：电商平台的典型困境 某跨境电商平台的支付服务每天处理200万次API调用，工程师发现用户信息接口返回的30个字段中，前端实际只用到8个。这种过度获取导致单个响应体积从3KB膨胀到15KB，年度带宽成本因此增加37万...
-
数据湖元数据管理：挑战、主流方案与选型指南
数据湖（Data Lake）作为现代数据架构的核心组件，以其能够存储海量原始数据和多结构数据的能力，为企业提供了前所未有的数据分析和洞察潜力。然而，随着数据量的爆炸式增长和数据来源的多样化，**元数据管理（Metadata Managem...
-
选 gRPC 还是 GraphQL-？性能、灵活性与适用场景深度对比
作为一名后端开发，你肯定不止一次在技术选型时纠结过：新的 API 接口，到底是用 gRPC 还是 GraphQL？ 它们都宣称能提升数据获取效率，但实际应用起来，坑和甜头只有自己知道。今天，咱们就来好好扒一扒 gRPC 和 GraphQL...
-
除了传统方法，API版本控制还有哪些策略？深入解析基于Schema的版本化
在构建和维护API时，版本控制是一个核心挑战，它关乎着API的演进、客户端的兼容性以及开发团队的工作效率。除了常见的通过URL路径（如 /v1/resource ）、HTTP Header（如 X-API-Version 或 Accept...
-
微服务架构下，如何利用Apache Kafka构建高性能事件驱动数据平台实现实时推荐
在当今数字世界，用户行为瞬息万变，实时推荐系统已成为提升用户体验和业务增长的关键。然而，传统的基于文件传输的日志收集和分析方式，因其固有的高延迟和低效率，已无法满足数据分析团队对“即时推荐”的迫切需求。当数据量达到海量级别，且系统采用微服...
-
微服务事件契约演进：如何实现平滑升级与版本兼容
在瞬息万变的微服务世界里，服务间的通信就像是交响乐团的演奏，每个乐手（服务）都需要严格遵守乐谱（事件契约），才能奏出和谐的篇章。然而，业务需求迭代太快，乐谱总得改，稍有不慎，就可能变成刺耳的噪音，甚至整个乐队（系统）直接崩盘。 今天，...
-
流处理架构：平衡海量实时数据性能与开发运维便利性的“新解”
作为数据产品负责人，我们每天都在与数据的洪流搏斗。数据量的爆炸式增长，尤其是实时数据的处理需求，让许多现有系统架构捉襟见肘。如何在这种“永无止境”的数据增长中，既能追求系统的极致性能，又能确保开发和维护的便利性，同时避免引入过多的技术债务...
-
微服务前端性能优化：BFF模式如何超越API Gateway，加速移动端复杂视图加载？
当前前端直接请求多个微服务，导致严重的瀑布流请求，这在提升用户体验、尤其是页面加载速度方面确实是个老大难问题。领导要求优化，我们除了简单的API Gateway聚合之外，确实需要更适合移动端复杂视图的后端优化方案。Backend for ...
-
Delta Lake与Apache Iceberg：数据湖ACID事务及版本管理对比与选型指南
数据湖（Data Lake）作为存储海量原始数据的基石，其核心挑战在于如何引入传统数据仓库的可靠性与管理能力。Delta Lake和Apache Iceberg正是为解决这些挑战而诞生的两大主流开源数据湖表格式，它们通过提供ACID（原子...
0 83 0 0 0 数据湖Delta Lake