在这篇文章中，我们将讨论以下话题：

  • ChatGPT 技术原理
  • 18 个设计模式
  • Netflix 技术栈（CI/CD 管道）
  • Docker 工作原理

ChatGPT 技术原理

我们尝试在这个视频中解释它是如何工作的。我们将涵盖：

  • 大型语言模型
  • GPT-3.5
  • 微调
  • 提示工程
  • 如何回答提示

18 个设计模式

模式是常见设计问题的可重用解决方案，导致更顺畅、更高效的开发过程。它们作为构建更好软件结构的蓝图。以下是一些最流行的模式：

创建型模式

  • Abstract Factory（抽象工厂）：家族创建者 - 创建相关物品组
  • Builder（构建器）：乐高大师 - 逐步构建对象，保持创建和外观分离
  • Prototype（原型）：克隆制造者 - 创建完全准备就绪的示例副本
  • Singleton（单例）：唯一 - 只有一个实例的特殊类

结构型模式

  • Adapter（适配器）：万能插头 - 连接不同接口的东西
  • Bridge（桥接）：功能连接器 - 链接对象的工作方式和功能
  • Composite（组合）：树构建者 - 形成简单和复杂部分的树状结构
  • Decorator（装饰器）：定制器 - 在不改变核心的情况下为对象添加功能
  • Facade（外观）：一站式商店 - 用单一简化接口代表整个系统
  • Flyweight（享元）：空间节省器 - 高效共享小而可重用的物品
  • Proxy（代理）：替身演员 - 代表另一个对象，控制访问或操作

行为型模式

  • Chain of Responsibility（责任链）：请求接力 - 通过对象链接传递请求直到处理
  • Command（命令）：任务包装器 - 将请求转为对象，准备行动
  • Iterator（迭代器）：集合探索者 - 逐个访问集合中的元素
  • Mediator（中介者）：通信中心 - 简化不同类之间的交互
  • Memento（备忘录）：时间胶囊 - 捕获和恢复对象状态
  • Observer（观察者）：新闻广播员 - 通知类关于其他对象的变化
  • Visitor（访问者）：技能客人 - 在不改变类的情况下添加新操作

Netflix 技术栈

  • 规划：Netflix Engineering 使用 JIRA 进行规划，Confluence 进行文档
  • 编码：Java 是后端服务的主要编程语言
  • 构建：Gradle 主要用于构建，构建 Gradle 插件支持各种用例
  • 打包：包和依赖打包到 Amazon Machine Image (AMI) 进行发布
  • 测试：测试强调生产文化对构建混沌工具的关注
  • 部署：Netflix 使用自建的 Spinnaker 进行金丝雀滚动部署
  • 监控：监控指标集中在 Atlas，Kayenta 用于检测异常
  • 事件报告：事件按优先级分发，PagerDuty 用于事件处理

Docker 工作原理

使用 Docker，我们可以快速开发、打包和运行应用程序：

  • 开发人员可以在本地编写代码，然后构建 Docker 镜像并推送到开发环境。这样，开发工作在团队内共享。测试在开发环境中自动运行。
  • 镜像是带有创建 Docker 容器指令的只读模板。我们使用 Dockerfile 定义创建和运行镜像的步骤。
  • 当发现 bug 或需要改进时，上述过程可以增量运行。
  • 当开发测试完成后，Docker 镜像被推送到生产环境（通常在云上）。

与不使用 Docker 的传统开发相比，Docker 非常轻量且快速，因为每次我们进行更改时，只重建 Dockerfile 的更改部分。

问题：Docker 镜像存储在哪里？

本文为学习目的的个人翻译，译文仅供参考。

原文链接：EP57: How ChatGPT works technically。

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