HTTP 已不再是全基于 TCP 了，QUIC 的发展终将带来 HTTP3

互联网的世界绝大部分的数据传输都是基于 HTTP 协议。自从 1990 年伯纳斯·李发明这 超文本传输协议(HTTP, HyperText Transfer Protocol) 后，于 1999 年 IETF 才正式发布 HTTP1.1(RFC 2616) 协议版本，而这个版本一用就是 15 年，至 2015 年 IETF 才正式发布 HTTP2(RFC 7540) 协议版本。其中 HTTP2 相比 HTTP1.1 的优化，我将会专门写个文章详细说明下。而今天我们会谈未来的 HTTP 协议 – QUIC/HTTP3。

• 本文将实现支持 QUIC/HTTP3 协议站点: https://http3.godjiyi.cn:9445/
• 个人实现 HTTP1.1/HTTP2/HTTP3 速度对比示例: https://demo.godjiyi.cn

最近在了解 HTTP 协议的时候知道了 IETF 标准化组织，而前端中的 W3C，以及 EMCA 这些组织也在网上经常看到，还有国际标准化组织 ISO 这些到底有什么关系呢？下面记录下自己的了解。

主要关键词: IEC、ISA、ISO、ITU、EMCA 、IETF、W3C 等说明;

• IEC: 国际电工委员会
• ISA: 国家标准化协会的国际联盟
• ISO: 国际标准化组织
• ITU: 国际电信联盟
• EMCA: 欧洲计算机制造商协会
• IETF: 互联网工程任务组
• W3C: 万维网联盟

时间线图示:

下面会分别对各个组织进行详细介绍。

基于 Gitbook 的开源生态，更具美观的项目文档设计

项目源码地址：https://github.com/jiyiren/ProjectDoc

有色Demo预览地址：https://jiyiren.github.io/project-doc/

无色Demo预览地址：https://jiyiren.github.io/project-doc-plain/

我平常自己在写文档时，常常会搭配一些图片来展示。一般我都会去 无版权图片库 找一张搭配，毕竟程序员老是敲代码和文字打交道，已经苦不堪言了，来一点 色彩图像 刺激真的会让人耳目一新。很多时候程序员不仅仅应该是实现功能方，我们也应该要把自己当做甲方或者用户，去体验什么样的设计才能让自己感觉舒适。我喜欢有自己的个性，有自己的配色配图。

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最近，我也毕业入职了，用了一个月时间熟悉了身边新环境，虽说还可以，但仍旧心有不安。

今年都说工作形式不好，多家互联网企业被爆裁员。互联网，曾今是多么充满活力的名词，基本上是”万众创业”的根本，而现在给人的则是”赢者通吃”的感觉，再无敢与巨头相争，百花齐放的景象了。

虽说现在巨头当道，创业热情没有以前的高，但互联网仍然是最大的创业领域。目前，移动互联的创业确实少了，但是 5G、IoT、人工智能的创业项目却有很多。

很多时候我们都在以我们自己能看到的信息进行评判和决策的，由于我们都处于历史长河中的一部分，在那一部分中我们的绝大部分技能、信息都聚焦于某一种东西上，如果时代改变了这种东西的价值，那我们自身的价值也会相应变化，最坏的情况就是贬值，而这正是互联网的特性。

心有不安，不安在时代正在极速地改变着最吃香的技能，而自己的技能却在逐步被淘汰！很多人怕的不是被裁，而是怕自己已经适应不了社会的需求了！

A LaTeX Template for Report, With Supporting Chinese Language

项目源码地址：https://github.com/jiyiren/ReportPaper

文档预览地址：https://img.godjiyi.cn/report_paper.pdf

分布式消息系统，解耦模块的桥梁

Kafka 是一个基于 发布-订阅 的分布式消息系统，主要面向于大数据应用场景。它最初由 LinkedIn 公司开发，之后成为 Apache 项目的一部分。Kafka 是一种快速、可扩展、本身就专注于分布式的、实时消息流系统。Kafka 在2010 年正式向 Apache 社区开源，目前社区活跃。目前在互联网公司使用非常广泛，已经成为大数据分析的基础服务。

时序处理数据库，更快的存储和聚合

OpenTSDB 是为存储时序数据而设计的，它基于 HBase 存储数据，充分发挥了 HBase 的分布式列存储特性，支持数百万每秒的读写，支持千万数目的 Metric，它的特点就是容易扩展，具有灵活的 Tag 机制。其主要用途，就是做监控系统，譬如收集大规模集群（ 包括网络设备、操作系统、应用程序 ）的 监控数据 并进行存储和聚合查询，在目前的 IoT 方面具有很大的应用价值。

基于时间序列，实现数据聚合

时序数据 就是基于时间序列的数据，其常常表现为同一指标按时间序列记录的数据列，在需求实时性的场景中比较常见。而对于此种数据的运用通常使用基本的 聚合 方式就能达到需求了。当然，目前 AI 盛行的时代，机器学习领域也不断出现很多基于 时序预测 的算法。但本文主要介绍时序数据的基础认识，这部分的认知主要是从自己目前所做的数据监控项目的经验所得，若有不正确，请大家批评指正。

基本格式

时序数据 和一般的数据没什么区别的，基本上也都用 json 格式表示，唯一不同点就是数据中一定包含关于 时间 的信息，比如： 时间戳。

一般一条时序数据只表示一个键值信息，而在时序数据中，这个键常常称为 指标 或 指标名 (英: metric )，而值则就是指标对应的值了。因而，一个时序数据的基本格式如下：

show me code? No, show me elegant code!

很多情况下，我们的程序需要在操作系统 后台 一直运行，这在程序代码里的实现就是用死循环 ( while (true) ) 来实现的。但是，这样会出现一个问题，就是我们想要关闭程序怎么办？如果用暴力结束进程方式，那程序的内存中若还有未输出的数据，这部分数据将会遗失。因此，我们要对程序实现 退出收尾 操作，这就需要我们完善我们的程序，实现 “优雅” 地退出。

后台进程

首先，我们需要知道什么是后台进程。众所周知，我们与服务器进行交互都需要通过终端进行实现，而在终端上执行的程序都会默认将输出打印在终端界面里，而这中方式就 交互式进程，并且当前终端只能运行一个交互进程的，所以如果我们想在一个终端里运行多个任务，我们就需要将某些进程丢到 后台 ，而这些进程不影响当前终端的交互执行，就被称为 “后台进程”。

所有的 交互式进程 都是可以转为 后台进程 的，因为进程的操作任务是一定的，只不过是它们的显示方式不同罢了，通常我们在一个终端里在任务后面加上 & 操作符就可以让交互式进程变为后台执行进程了。如：