Pilihan Rangka Kerja: Apa yang mendorong keputusan Netflix?

Netflix terutamanya menganggap prestasi, skalabiliti, kecekapan pembangunan, ekosistem, hutang teknikal dan kos penyelenggaraan dalam pemilihan rangka kerja. 1. Prestasi dan Skalabilitas: Java dan Spring Boot dipilih untuk memproses data besar -besaran dan permintaan serentak yang tinggi. 2. Kecekapan Pembangunan dan Ekosistem: Gunakan React untuk meningkatkan kecekapan pembangunan front-end dan menggunakan ekosistemnya yang kaya. 3. Hutang Teknikal dan Penyelenggaraan Kos: Pilih Node.js untuk membina mikroservis untuk mengurangkan kos penyelenggaraan dan hutang teknikal.

Pengenalan

Pilihan teknologi Netflix sentiasa menjadi tumpuan perhatian industri. Apa sebenarnya yang mendorong pengambilan keputusan Netflix dalam pemilihan kerangka? Artikel ini akan meneroka pertimbangan Netflix dalam pemilihan kerangka teknikal, dan berdasarkan senario aplikasi praktikal mereka, mendedahkan mengapa mereka memilih timbunan teknologi tertentu. Dengan membaca artikel ini, anda akan mempelajari bagaimana Netflix menimbang prestasi, skalabilitas, kecekapan pembangunan, dan banyak lagi, dan menarik pengalaman dan pandangan yang berharga daripadanya.

Semak pengetahuan asas

Sebagai penyedia perkhidmatan streaming terkemuka di dunia, seni bina teknikal Netflix perlu menyokong beratus -ratus juta pengguna untuk menonton dalam talian pada masa yang sama, yang meletakkan permintaan yang sangat tinggi terhadap prestasi dan kebolehpercayaan sistem. Stack teknologi Netflix termasuk tetapi tidak terhad kepada Java, Python, Node.js dan bahasa pengaturcaraan lain, serta rangka kerja seperti Spring Boot, React. Memahami asas -asas teknologi ini akan membantu kita memahami keputusan teknikal Netflix.

Konsep teras atau analisis fungsi

Prestasi dan skalabiliti

Pilihan Teknologi Netflix mula -mula menganggap prestasi dan skalabiliti. Sistem mereka perlu mengendalikan data besar -besaran dan permintaan serentak yang tinggi, jadi rangka kerja yang dipilih mesti dapat mengendalikan keperluan ini dengan cekap. Sebagai contoh, Netflix menggunakan Java dan Spring Boot secara meluas kerana mereka memberikan prestasi yang kuat dan sokongan skalabilitas.

// Contoh: Buat perkhidmatan RESTful yang mudah menggunakan Spring Boot Import Org.SpringFramework.Boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.springbootapplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.getmapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.restcontroller;
<p>@Springbootapplication
@RestController
kelas awam NetflixServiceApplication {</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'> @GetMapping ("/hello")
rentetan awam hello () {
    kembali "Hello, Netflix!";
}

public static void main (string [] args) {
    SpringApplication.run (NetflixServiceApplication.class, args);
}

}

Konfigurasi automatik Spring Boot dan keupayaan pengurusan ketergantungan membolehkan pemaju dengan cepat membina perkhidmatan berprestasi tinggi, yang penting untuk sistem besar seperti Netflix.

Kecekapan pembangunan dan ekosistem

Sebagai tambahan kepada prestasi dan skalabiliti, Netflix juga sangat penting untuk kecekapan pembangunan dan peningkatan ekosistem. Rangka kerja yang mereka pilih sering kaya dengan sokongan masyarakat dan dokumentasi yang maju, yang membantu pasukan pembangunan menyelesaikan masalah dengan cepat dan meningkatkan kecekapan pembangunan. Sebagai contoh, Netflix menggunakan React untuk membina front-end, kerana model pembangunan komponen React dan ekosistem yang kaya dapat meningkatkan kecekapan pembangunan.

// Contoh: Buat komponen mudah menggunakan React Import React dari 'React';
<p>fungsi NetFlixComponent () {
kembali Hello, Netflix!;
}</p><p> Eksport lalai NetflixComponent;</p>

Ekosistem React mengandungi banyak perpustakaan dan alat yang berguna, seperti Redux untuk Pengurusan Negeri dan seterusnya.

Kos hutang teknikal dan penyelenggaraan

Netflix juga menganggap hutang teknikal dan kos penyelenggaraan apabila memilih rangka kerja teknikal. Mereka cenderung memilih rangka kerja yang kurang mahal untuk mengekalkan dan aktif dalam masyarakat untuk mengelakkan hutang teknikal jangka panjang. Sebagai contoh, Netflix memilih untuk menggunakan Node.js untuk membina beberapa microservices kerana model I/O Asynchronous Node.js dan komuniti aktif dapat membantu mereka mengurangkan kos penyelenggaraan.

// Contoh: Buat pelayan HTTP yang mudah menggunakan node.js const http = memerlukan ('http');
<p>const server = http.createserver ((req, res) => {
res.writead (200, {&#39;content-type&#39;: &#39;text/plain&#39;});
res.end (&#39;Hello, Netflix!&#39;);
});</p><p> server.listen (3000, () => {
Console.log (&#39;Pelayan berjalan pada port 3000&#39;);
});</p>

Prestasi ringan dan cekap Node.js membolehkan Netflix dengan cepat membina dan mengekalkan microservices, mengurangkan hutang teknikal.

Contoh penggunaan

Penggunaan asas

Dalam aplikasi praktikal, Netflix biasanya menggabungkan pelbagai teknologi untuk membina sistem mereka. Sebagai contoh, mereka akan menggunakan Spring Boot untuk membina perkhidmatan back-end, menggunakan React untuk membina antara muka depan, dan menggunakan Node.js untuk membina beberapa microservices ringan.

// Contoh: Aplikasi mudah menggabungkan Spring Boot dan React // backend (Spring Boot)
import org.springframework.boot.springapplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.springbootapplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.getmapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.restcontroller;
<p>@Springbootapplication
@RestController
kelas awam netflixbackendApplication {</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'> @GetMapping ("/API/Data")
rentetan awam getData () {
    mengembalikan "data dari backend Netflix";
}

public static void main (string [] args) {
    SpringApplication.run (netflixbackendApplication.class, args);
}

}

// Front-End (React) import react, {usestate, useeffect} dari 'react'; import axios dari 'axios';

fungsi NetflixFrontend () { const [data, setData] = useState ('');

 useeffect (() => {
    axios.get ('/api/data')
        .then (respons => setData (response.data))
        .catch (error => console.error ('ralat mengambil data:', ralat));
}, []);

kembali <div> {data} </div>;

}

Eksport lalai NetflixFrontend;

Gabungan ini dapat sepenuhnya menggunakan prestasi tinggi Spring Boot dan reaksi fleksibiliti untuk memenuhi keperluan perniagaan Netflix.

Penggunaan lanjutan

Netflix juga akan menggunakan beberapa teknologi canggih untuk mengoptimumkan prestasi sistem dalam aplikasi sebenar. Sebagai contoh, mereka akan menggunakan Spring Cloud untuk melaksanakan penemuan perkhidmatan dan pengurusan konfigurasi microservices, dan menggunakan GraphQL untuk mengoptimumkan interaksi data di bahagian depan dan belakang.

// Contoh: Aplikasi mudah menggunakan Spring Cloud dan Graphql // Backend (Spring Cloud dan Graphql)
import org.springframework.boot.springapplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.springbootapplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.enablediscoveryClient;
import com.coxautodev.graphql.tools.schemaparser;
import com.coxautodev.graphql.tools.schemaparserbuilder;
import graphql.schema.graphqlschema;
import org.springframework.context.annotation.bean;
<p>@Springbootapplication
@EnablediscoveryClient
kelas awam NetflixAdvanceDbackEndApplication {</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'> @Bean
public graphqlschema graphqlschema () {
    Kembalikan skemaparserBuilder baru ()
            .file ("skema.graphqls")
            .Resolvers (pertanyaan baru ())
            .build ()
            .makeExecutableSchema ();
}

public static void main (string [] args) {
    SpringApplication.run (netflixAdvanceDbackendApplication.class, args);
}

}

// front-end (menggunakan pelanggan Apollo) Import bertindak balas daripada 'bertindak balas'; import {Apolloclient, InMemoryCache, Apolloprovider, UseQuery, GQL} dari '@Apollo/Client';

const client = baru ApolloClient ({ Uri: '/Graphql', Cache: InmemoryCache baru () });

const get_data = gql query { data } ;

fungsi NetflixAdVancedFonDend () { const {loading, ralat, data} = useQuery (get_data);

 jika (memuatkan) kembali <p> ​​memuatkan ... </p>;
jika (ralat) return <p> error: {error.message} </p>;

kembali <div> {data.data} </div>;

}

aplikasi fungsi () { Kembali (

); }

aplikasi lalai eksport;

Penggunaan lanjutan ini dapat membantu Netflix mengurus microservices dengan lebih baik dan mengoptimumkan interaksi data, meningkatkan prestasi sistem keseluruhan.

Kesilapan biasa dan tip debugging

Pasukan pembangunan Netflix juga akan menghadapi beberapa masalah biasa apabila menggunakan rangka kerja ini. Sebagai contoh, isu konfigurasi boot Spring, isu -isu pengurusan negeri yang bertindak balas, isu pengaturcaraan node.js, dan lain -lain.

• Isu Konfigurasi Boot Spring : Pastikan fail konfigurasi anda (seperti Application.Properties atau Application.yml) adalah betul. Anda boleh menggunakan penggerak Boot Spring untuk memantau dan debug konfigurasi.
• React Isu Pengurusan Negeri : Gunakan REDUX atau Konteks API untuk menguruskan keadaan global untuk mengelakkan kekeliruan negara antara komponen.
• Node.js Masalah Pengaturcaraan Asynchronous : Gunakan async/menunggu untuk memudahkan kod asynchronous dan elakkan panggilan balik.

Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik

Netflix akan terus mengoptimumkan prestasi sistem mereka dalam aplikasi sebenar untuk memenuhi keperluan pengguna. Berikut adalah beberapa pengoptimuman prestasi yang biasa digunakan dan amalan terbaik:

• Caching : Netflix secara meluas menggunakan caching untuk meningkatkan prestasi sistem, seperti menggunakan REDIS ke data pengguna cache dan hasil yang disyorkan.
• Pengimbangan beban : Gunakan pengimbang beban seperti Eureka dan reben Netflix untuk mengimbangi trafik dan memastikan ketersediaan sistem yang tinggi.
• Pengoptimuman Kod : Mengoptimumkan kod secara berterusan, mengurangkan pengiraan yang tidak perlu dan pertanyaan pangkalan data, dan meningkatkan kelajuan tindak balas sistem.

// Contoh: Gunakan Redis untuk mengimport cache redis.clients.jedis.jedis;
<p>kelas awam NetflixcacheExample {
public static void main (string [] args) {
Jedis Jedis = New Jedis ("Localhost", 6379);
jedis.set ("user_data", "data pengguna dari netflix");
String cacheedData = jedis.get ("user_data");
System.out.println ("Data cache:" CachedData);
jedis.close ();
}
}</p>

Melalui langkah -langkah pengoptimuman ini, Netflix dapat mengekalkan prestasi tinggi dan kestabilan sistem dengan kesesuaian tinggi dan jumlah data yang besar.

Meringkaskan

Pembuatan keputusan Netflix dalam pemilihan rangka kerja adalah hasil daripada kesan gabungan pelbagai faktor, termasuk prestasi, skalabilitas, kecekapan pembangunan, ekosistem, hutang teknikal dan kos penyelenggaraan. Melalui artikel ini, kita dapat melihat bagaimana Netflix menimbang faktor -faktor ini dan menarik pengalaman dan inspirasi yang berharga dari mereka. Sama ada anda pembuat keputusan teknikal atau pemaju, anda boleh belajar banyak dari pilihan teknikal Netflix untuk membantu anda membuat keputusan yang lebih bijak dalam projek anda sendiri.

Atas ialah kandungan terperinci Pilihan Rangka Kerja: Apa yang mendorong keputusan Netflix?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!