我们说软件体系结构的时候，常常说的是静态的体系结构。众所周知，静态的体系结构在运行的时候是不会发生结构上的变更的。而每当在结构上有变更的时候，比如给软件增加一个新的功能，新的模块，都需要重新编译相关的组件并部署。由于这个部署常常需要重启软件，这给一些软件的运行维护带来了极大的挑战，比如金融类的软件系统，正常情况下不能停止运行，哪怕数秒时间，否则会产生很多麻烦。而通过动态软件体系结构，使用可以“热插拔”的插件，我们就能够实现“给奔跑的汽车换零件”。
分类： 应用开发
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1. 概述
本文以淘宝作为例子，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
特别说明：本文以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可能遇到的问题，并非是淘宝真正的技术演进路径
本文转载自微信公众号：阿里技术，作者：韩帅
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程序的世界飞速发展，今天所掌握的技能可能明年就过时了，但有些知识历久弥新，掌握了它们，你在程序的海洋中就不会迷路，架构思想就是这样的知识。
本文是《架构整洁之道》的读书心得，作者将书中内容拆解后再组织，不仅加入了个人的独到见解，而且用一张详细的知识脉络图帮助大家了解整本书的精华。如果你读过这本书，可以将本文当做一次思想交流，如果你还没看过这本书，更要阅读这篇文章，相信你会得到不同于以往的启发。
我们在需要跟用户使用语音进行交互的场景中，经常需要使用到录音的功能，比如网络语音通话和语音助手等，而完整的从底层实现录音功能往往是相当困难的，通常通过调用相关API来实现。这里我们介绍一种使用Python(3.x)中的PyAudio软件包来实现录音的方法。
我们在使用C++开发相关软件、实现一些算法的时候，不可避免的会使用到STL标准库，本文对这个标准库常用的几种数据结构和算法库进行了整理。代码样例来自HowieMen，感谢。
ASRT是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为Auto Speech Recognition Tool，由AI柠檬博主开发并在GitHub上开源(GPL 3.0协议)。本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。算法模型在测试集上已经获得了80%的正确率。基于该模型，在Windows平台上实现了一个基于ASRT的语音识别应用软件，取得了较好应用效果。这个应用软件包含Windows 10 UWP商店应用和Windows 版.Net平台桌面应用，也一起开源在GitHub上了。
矩阵的计算是并行计算里的一个很重要的问题。矩阵是一种网格化的数据，是一组同类型数值的集合，矩阵的出现，使得代数系统更完善，对各种实际问题的求解产生了巨大的作用。但是其庞大的计算量往往令人生畏，稍微大一点的矩阵，计算就变得非常繁琐，不仅仅是人，而且串行计算的程序，也同样会变得非常缓慢。这时我们就需要并行计算来解决这些问题了。
本文使用分治思想，利用主从节点方式，实现了一个并行计算的矩阵相乘程序，并将结果跟串行程序做了对比，计算了其加速比。
圆周率PI是一个很神奇的数字，自古以来，包括数学家在内的很多人都曾使用过各种各样的算法去估算PI的真实值，并且都取得了一定的成就。古巴比伦人使用3.125作为PI的近似值，约公元前1700年的古埃及人则提出PI=3.1604，中国的祖冲之(430-501)则使用355/113作为近似值，使得PI值精确到了7位数。随着计算机的问世，以及科学技术发展的需要，PI的近似值目前精确位数早已突破万亿位。PI值除了有其每一位、每两位、每三位都符合均匀分布的统计规律特性之外，还可以用来检测计算机硬件的可靠性，而且，也可以用来入门并行计算。
在很多应用场景下，我们普遍需要进行并行计算，而不仅仅是并发。举个例子，比如机器学习中，我们常常使用GPU来并行训练神经网络；在例如Hadoop这种大数据计算平台等分布式系统中，不同的计算机之间，程序的执行也是并行的；同一台计算机中，多核处理器的不同CPU内核之间的计算也是并行的，系统可以此来均衡负载以及提高速度。那么，当我们有需要的时候，也可自己通过编写并行程序来进行计算，以实现我们所需要的功能，MPI就是这样的一个框架。
在计算机系统中，进程之间有时需要进行数据的通信，但是不同进程之间的数据存储是相互隔离的，每一个进程只能访问自己占有的数据，这时候，我们就需要使用用于进程间通信的机制了。不过，除了套接字外，进程间通信的前提是两进程必须是父子进程关系，没有这种关系的进程间不能直接进行通信，而是需要利用其共同的父进程进行信息的中转。文本为计算机专业学生和从业者必学的基础知识。
进程间有以下几种通信机制：
