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并且，存储管理员应该决定应该为哪些存储分配什么资源。因此，在组织中运行着成千上万的服务时，对基础存储的管理超过了人们进行明智更改的能力。而且，这就是AI算法派上用场的地方。

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阿里内部之前很多故障也都是因为开发和运维之间在设计上面存在信息不一致导致的，比如在开发设计时会做三副本的高可靠保证，但是在运维侧则可能会认为副本所在的机器没有提供服务因此被错误下线掉。

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在应用层，则需要处理与应用相关的操作，比如代码包的错误、配置错误、心跳异常的处理。下图中蓝色虚框中的部分可以完全由平台负责，用户可以无感知；蓝色实框则是平台帮助用户做了大量工作，但是还是需要用户感知和作出一定决策；红色框则代表还是需要用户自己管理的部分。

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纯文本形式的代码浏览是网页端代码评审的最大痛点之一，朱熹老先生常说“心不在此，则眼不看仔细，心眼既不专一，却只漫浪诵读，决不能记，记亦不能久也

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我们的构建工作流调度主要基于阿里巴巴开源的分布式调度框架tbschedule，该系统会通过zookeeper维护一个任务集群，通过zookeeper做节点管理和任务分发，不重复不遗漏地快速处理调度任务。

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针对第一个请求，系统会构造基于文件路径的过滤条件构造ES的Query请求，将当前文件的所有高亮词坐标信息发送给前端，避免了前端做语法分词，没有构建好的文件自然也不会在页面上被高亮出来。另外，为了避免超大文件对ES的压力，前端会做分批动态加载。

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从2017年到业务平台以后能学到系统它的链路是什么样的，数据链路是怎么样的，整个调用链路是怎么样的，它和底层的关系是什么样的，可能遇到什么样的问题了？现在可能出现这个问题，再往后运行是不是会出现其他的问题。通过救火的过程中积累对系统的了解。

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Percolator 算法中，最重要的参与者是客户端，更新被缓存在客户端，并在 Commit 时通过 2PC 提交到服务端。Percolator 算法的最大优势之一是主要状态都在客户端完成，服务端只需要支持简单的 CAS 就可以，不需要维护事务状态，也不需要引入额外的事务管理器。

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由于 TSO 具备了全局快照的能力，我们可以将查询的任何一部分转发到任何分片的任何备份节点上进行读取，并不破坏事务语义。这个 feature 对我们实现面向 HTAP 的混合执行器非常重要，TP/AP 的资源分离以及 MPP 执行框架都基于这个 feature 来保证正确性。

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These techniques enable loosely coupled systems that are resilient, manageable, and observable. Combined with robust automation, they allow engineers to make high-impact changes frequently and predictably with minimal toil.