架构设计 the Easy Way

前几日，我在团队内部举行了一场技术分享，我介绍了关于架构设计的最佳实践。将这些实践凝练成了 20 字口诀：架构看问题、需求看用例、设计看模型、细节看时序。

我将顺口溜转到了 Twitter，不少朋友对这些顺口溜产生了浓厚兴趣，希望深入了解。因此，我将我分享中的观点扩展成了这篇文章。

How to find the corresponding session in MogDB/openGauss from OS thread ID

当MogDB数据库由于某种原因占用了较大的系统负载，比如CPU占用接近100%，那么如何知道到底是数据库里的哪个会话或者哪些会话占用了资源？
在Oracle数据库中，这样的问题诊断，通常都会关联 v$session, v$process, 以及操作系统top命令或者ps命令中查到的操作系统进程ID。
但是MogDB本身是线程模型，在操作系统上只能看到一个进程号，那么该如何定位问题？

Ghost in the Log4Shell

核弹级漏洞 Log4Shell（CVE-2021-44228）的影响必将是深远的，不仅仅是当下肉眼可见的攻击事件和损失数据，在相当长时间的将来我们都会被这次的阴影所笼罩 – 蠕虫病毒和勒索软件的肆虐，个人敏感数据的大量泄漏。

浅析Course of Action应对措施

本着“摸着鹰酱过河”的思路，对现有的几个安全分析框架和模型规范中与Course of Action应对措施相关的内容进行系统性分析和梳理，希望能对从事自动化响应处置、智能运营相关工作的同行有一些帮助和启发。其中，将ATT&CK框架中的Mitigation缓解措施、MITRE的Shield框架中的Active Defense主动防御、STIX模型中的Course of Action应对措施、IACD编排模型中的功能和能力、RE&CT框架中的Incident Response应急响应等内容都纳入Course of Action应对措施的范畴。

the-book-of-secret-knowledge

Event streaming as the source of truth

在以微服务架构为代表、分布式系统架构越来越成为主流的当下，“如何保证不同限界上下文中数据的一致性”一直是系统架构设计上的一个主要挑战。尤其是在只留存数据最终镜像（Snapshot）的数据持久化方案下。有没有一种方案可以让数据同步变得简单、可靠且可溯源可重建？这一直是系统架构师在思考和追寻的。

MySQL8.0 新特性：Partial Update of LOB Column

MySQL8.0对json进行了比较完善的支持, 我们知道json具有比较特殊的存储格式，通常存在多个key value键值对，对于类似更新操作通常不会更新整个json列，而是某些键值。 对于某些复杂的应用，json列的数据可能会变的非常庞大，这时候一个突出的问题是：innodb并不识别json类型，对它而言这些存储统一都是LOB类型，而在之前的版本中Innodb处理LOB更新的方式是标记删除旧记录，并插入新记录，显然这会带来一些存储上的开销（尽管Purge线程会去后台清理），而写入的redo log和Binlog的量也会偏高，对于超大列，可能会严重影响到性能。

使用Docker搭建ELK日志系统

之前用本地版本安装了ELK之后，就没有再去弄它了。年底没那么忙，心里一直惦记，所以最近又开始折腾了。去elastic官网看一下，果然版本帝就是版本帝，一周一版本。现在我用的版本是基于6.1.1版本的。

目标

收集Java日志文件，并且根据文件的不同将日志分类，比如：订单日志，客户日志等。
日志文件多行处理
总体架构图

ELK 实时日志分析平台环境搭建

简单介绍

ELK（ElasticSearch, Logstash, Kibana），三者组合在一起搭建实时的日志分析平台，目前好多公司都是这套！

Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful 风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Logstash 是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（如，搜索）。
Kibana 也是一个开源和免费的工具，它 Kibana 可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。
安装 ES

。。。这个省略，不 bb

ELK 实时日志分析平台环境搭建

ELK（ElasticSearch, Logstash, Kibana），三者组合在一起搭建实时的日志分析平台，目前好多公司都是这套！

Elasticsearch 是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful 风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Logstash 是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、过滤，并将其存储供以后使用（如，搜索）。
Kibana 也是一个开源和免费的工具，它 Kibana 可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。