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Python和Java，学哪个好？学习笔记整理
执行过程对比：
【Python (CPython 运行时)】
1、Python源代码(.py)在内存中自动编译为字节码
2、字节码可以缓存在.pyc文件中，使重复运行更快
3、导入系统加载模块和依赖
4、Python虚拟机(PVM)逐行解释字节码，灵活但相对较慢
【Java (JVM 运行时)】
1、Java源代码(.java)使用javac编译为.class字节码
2、类加载器将字节码加载到Java运行时环境(JVM)中
3、字节码经过验证并执行
4、JVM使用解释器和JIT编译器，频繁使用的代码(热点路径)会被转换为本地机器码，使Java运行更快
图片来自bytebytego，学习笔记翻译整理by dogstar & AI。
执行过程对比：
【Python (CPython 运行时)】
1、Python源代码(.py)在内存中自动编译为字节码
2、字节码可以缓存在.pyc文件中，使重复运行更快
3、导入系统加载模块和依赖
4、Python虚拟机(PVM)逐行解释字节码，灵活但相对较慢
【Java (JVM 运行时)】
1、Java源代码(.java)使用javac编译为.class字节码
2、类加载器将字节码加载到Java运行时环境(JVM)中
3、字节码经过验证并执行
4、JVM使用解释器和JIT编译器，频繁使用的代码(热点路径)会被转换为本地机器码，使Java运行更快
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一分钟了解微服务架构
一分钟了解微服务架构
微服务架构(Microservice Architecture)是一种将复杂应用拆分为多个小型、独立服务的架构模式，每个服务可独立开发、部署和扩展，通过轻量级通信机制协同工作。
核心概念
服务拆分：将单一应用拆分为多个功能独立的微服务，如用户服务、订单服务、支付服务等。
独立部署：每个服务可单独部署在不同服务器或容器中（如 Docker），无需依赖其他服务的部署流程。
轻量级通信：服务间通过 HTTP REST、gRPC、消息队列（如 Kafka）等方式通信，确保低耦合。
去中心化治理：无统一控制中心，服务自主管理数据和逻辑，通过服务注册与发现（如 Eureka、Consul）实现自动寻址。
优势
开发效率高：团队可并行开发不同服务，技术栈灵活（如 Java、Python、Go 混合使用）。
扩展性强：针对流量高峰的服务（如订单服务）可单独扩容，避免资源浪费。
容错性好：单个服务故障不影响整体系统，通过断路器（如 Hystrix）防止级联失败。
迭代快速：新增功能或修改逻辑只需更新对应服务，无需重构整个应用。
挑战
部署与运维复杂：大量服务需管理容器、网络、监控等，需借助 DevOps 工具（如 Kubernetes）。
数据一致性：跨服务事务（如订单 - 库存同步）需通过最终一致性方案（如消息队列）解决。
测试与调试困难：服务间调用链长，需依赖分布式追踪工具（如 Zipkin）定位问题。
通信开销：频繁的服务调用可能增加延迟，需优化接口设计或采用异步通信。
#后端开发 #程序员进阶 #微服务架构 #技术干货 #大厂面试
一分钟了解微服务架构
微服务架构(Microservice Architecture)是一种将复杂应用拆分为多个小型、独立服务的架构模式，每个服务可独立开发、部署和扩展，通过轻量级通信机制协同工作。
核心概念
服务拆分：将单一应用拆分为多个功能独立的微服务，如用户服务、订单服务、支付服务等。
独立部署：每个服务可单独部署在不同服务器或容器中（如 Docker），无需依赖其他服务的部署流程。
轻量级通信：服务间通过 HTTP REST、gRPC、消息队列（如 Kafka）等方式通信，确保低耦合。
去中心化治理：无统一控制中心，服务自主管理数据和逻辑，通过服务注册与发现（如 Eureka、Consul）实现自动寻址。
优势
开发效率高：团队可并行开发不同服务，技术栈灵活（如 Java、Python、Go 混合使用）。
扩展性强：针对流量高峰的服务（如订单服务）可单独扩容，避免资源浪费。
容错性好：单个服务故障不影响整体系统，通过断路器（如 Hystrix）防止级联失败。
迭代快速：新增功能或修改逻辑只需更新对应服务，无需重构整个应用。
挑战
部署与运维复杂：大量服务需管理容器、网络、监控等，需借助 DevOps 工具（如 Kubernetes）。
数据一致性：跨服务事务（如订单 - 库存同步）需通过最终一致性方案（如消息队列）解决。
测试与调试困难：服务间调用链长，需依赖分布式追踪工具（如 Zipkin）定位问题。
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