同时，架构也关乎用户需求，作为架构师，我们不只是要知道当前的用户需求是什么，我们还要预测需求未来可能的变化，预判什么会发生，而什么一定不会发生。所以，光靠把控软件工程师的水平，依赖他们自觉保障的工程质量，是远远不够的。有讲编程语言的、讲数据结构与算法的、讲操作系统的、讲编译原理的、讲架构设计的，还有领域技术类的（比如数据库、存储、大数据、人工智能之类）。这个世界是不断变化的，作为程序员，我们更多的

在任何一门编程语言中，文件的输入输出、数据库的连接断开等，都是很常见的资源管理操作。但资源都是有限的，在写程序时，我们必须保证这些资源在使用过后得到释放，不然就容易造成资源泄露，轻者使得系统处理缓慢，重则会使系统崩溃。这就是一个典型的资源泄露的例子。因为程序中同时打开了太多的文件，占据了太多的资源，造成系统崩溃。为了解决这个问题，不同的编程语言都引入了不同的机制。而在 Python 中，对应的解决

Redis 之所以被广泛应用，很重要的一个原因就是它支持高性能访问。也正因为这样，我们必须要重视所有可能影响 Redis 性能的因素（例如命令操作、系统配置、关键机制、硬件配置等），不仅要知道具体的机制，尽可能避免性能异常的情况出现，还要提前准备好应对异常的方案。所以，从这节开始，会用 6 节的介绍影响 Redis 性能的 5 大方面的潜在因素，分别是：Redis 内部的阻塞式操作；CPU 核和

上节结尾留了道思考题：如何实现前缀树的构建和查询？如果你动手尝试之后，你会发现，这个案例的实现没有我们前面讲的那些排列组合这么直观。这是因为，从数学的思想，到最终的编程实现，其实需要一个比较长的过程。我们首先需要把问题转化成数学中的模型，然后使用数据结构和算法来刻画数学模型，最终才能落实到编码。而在前缀树中，我们需要同时涉及树的结构、树的动态构建和深度优先搜索，这个实现过程相对比较复杂。所以，这节

今天，我们学习了如何了解设计的第一部分：看模型。理解模型，要知道项目提供了哪些模型，这些模型都提供了怎样的能力。但还有更重要的一步就是，要了解模型设计的来龙去脉。这样，一方面，可以增进了我们对它的了解，但另一方面，也会减少我们对模型的破坏或滥用。我以 Spring 的 DI 容器为例给你讲解了如何理解模型。DI 容器的引入有效地解决了对象的创建和组装的问题，让程序员们拥有了一个新的编程模型。按照这

很多同学可能都有这样的感觉，每次要开发分布式系统的时候，就会遇到一个非常棘手的问题，那就是如何根据业务特点，为系统设计合适的分区容错一致性模型，以实现集群能力。这个问题棘手在当发生分区错误时，应该如何保障系统稳定运行，不影响业务。这和之前经历的一件事比较像，当时，负责自研 InfluxDB 系统的项目，接手这个项目后，。因为 InfluxDB 有 META 和 DATA 两个节点，它们的功能和数据

在开篇词讲到，任何新技术都不是凭空产生的，都是在既有技术的基础之上，进行了一些创新性的组合扩展，应用到一些合适的场景之中，然后爆发出来巨大的生产力。后面几篇我要讲的大数据技术，区块链技术都是如此。大数据技术其实是分布式技术在数据处理领域的创新性应用，本质和我们此前讲到的分布式技术思路一脉相承：用更多的计算机组成一个集群，提供更多的计算资源，从而满足更大的计算压力要求。前面我们讨论的各种分布式缓存、

13｜如何利用HRTF实现听音辨位？之前介绍了空间音频的基本概念，以及空间音频是如何采集和播放的。已经基本掌握了空间音频的基本原理。其实在游戏、社交、影视等场景中，空间音频被广泛地应用于构建虚拟的空间环境。在空间音频的应用里最常见的一种就是“听音辨位”。比如在很多射击游戏中，能够通过耳机中目标的脚步、枪声等信息来判断目标的方向。如何利用 HRTF（Head Related Transfer Fun

今天这节课，我们简单讲述了如何提高 Python 代码的可读性，主要介绍了 PEP 8 规范，并通过实例的说明和改造，清楚如何对 Python 程序进行可读性优化。

在使用主从集群时，曾遇到过这样一个问题：我们的主从集群有 1 个主库、5 个从库和 3 个哨兵实例，在使用的过程中，我们发现客户端发送的一些数据丢失了，这直接影响到了业务层的数据可靠性。通过一系列的问题排查，我们才知道，这其实是主从集群中的脑裂问题导致的。所谓的脑裂，就是指在主从集群中，同时有两个主节点，它们都能接收写请求。而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据，结果就是不同