煎鱼周刊｜三月樱花开了！各类工程师路线图！Ruby on Rails怎么就衰落了！中概与敢抄底吗？
上海的疫情越发的严重了，不敢也不想出去追寻樱花🌸了，只能看看网上好看的照片～
你知道吗，三月樱花开了
技术
各类工程师路线图
可以说，每一条线路从头学起，其实都不会简单。行业里面每一位同事有的广阔的知识面，都是通过上学/上班日积月累的。懂得的知识面越广，学的也越快。
如后端的路线图：
一想到非科班出身，要从头开始学习，还是蛮可怕的。因此，非科班出身的，建议实用为主，从实践开始学起。
分布式数据库排序及优化
原方案
为了提高分布式排序的性能，每个数据分片本身也要参与排序。这样在proxy上得到分片返回的数据是有序的，proxy对有序的数据重排序可以采用归并排序或者优先级队列排序方法，大大减轻proxy的压力。
可以根据proxy内存大小配置sort buffer大小，通常默认为10M。如果一次查询语句关联N个数据分片，则需要到sort buffer按照N份进行切分，每个数据分片对应切分后的sort buffer大小为10M/N。
方案缺陷：
- 这种方法只能满足小数据量排序，当排序的数据量较大我们可以选择调大proxy上的sort buffer。但是调大sort buffer会占用更多的内存资源，所以不能无限制的调大sort buffer。
优化方案1
思路： 把数据分片返回的有序数据保存到磁盘上，然后对磁盘数据进行重排序。下面将介绍一种优化方案，针对大数据量进行分布式排序的方法。
方案缺陷：
- 磁盘也是有限的，当数据量太大在proxy上磁盘也可能无法容纳需要排序的数据。
- proxy上把数据存在磁盘，存在大量的磁盘IO。
- 浪费了很多网络带宽和磁盘IO。
优化方案2
思路： proxy上磁盘上不保存数据分片数据，一次从数据分片拉取固定大小的有序数据，proxy把拉取的数据填充到分片对应的sort buffer，sort buffer中数据使用完后再次从对应的数据分片上拉取。
方案限制：
- 数据分片节点本身支持排序，绝大多数数据分片都是支持排序的。
- 数据分片需要支持分批读取。
Ruby on Rails 的衰落
一下子告诉我们一个道理：网红语言最好不要乱学。
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对于前端同学来说，就是常识。对于不接触前端的后端同学来说，是需要了解的知识。
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中概与恒生科技，还敢抄底吗
好惨哟。
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每次这种新闻都会让程序员深思。。。
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