博文纲领：
【JS设计模式】观察者模式VS发布订阅模式
观察者模式：Subject直接通知其Observer列表中的每一个Observer，消息传递是直接的，没有中间环节。发布订阅模式：Publisher不直接通知Subscriber，而是将消息发布到Broker，由Broker根据订阅关系将消息传递给相应的Subscriber。这种机制允许更灵活的消息分发和订阅管理。
JS设计模式中的观察者模式与发布/订阅模式的主要区别如下：模式类型：观察者模式：是对象行为模式，关注对象间的依赖关系管理。发布/订阅模式：是架构模式，强调事件通知机制和松耦合。核心机制：观察者模式：主体维护一个观察者列表，并在状态变化时自动通知所有观察者。
前端设计模式中的两种经典模式——观察者模式与发布/订阅模式，它们分别关注对象间的依赖关系管理和事件通知机制。观察者模式，作为对象行为模式，核心在于主体维护观察者列表，并在状态变化时自动通知。它解决了类间一致性问题，但主体与观察者之间是紧密耦合的，主体定义了他们之间的联系。
总结： 观察者模式和发布订阅者模式都是实现动态通知和事件交互的重要设计模式。 观察者模式更侧重于对象间的直接依赖关系，而发布订阅者模式则通过事件调度中心实现了发布者和订阅者之间的低耦合通信。 理解和掌握这些模式有助于构建更灵活、易于扩展和维护的系统。
非结构化数据如何可视化呈现？
其次，整合与清洗数据集： 去除冗余列：检查数据集，移除不必要的列，以简化数据结构。 整合数据集：如果数据集分散在多个表中，需要通过适当的键将它们并联起来，形成一个结构化的数据集。
信息可视化 信息可视化是一个跨学科领域，其核心在于利用视觉呈现手段来处理大规模的非数值型信息资源。这包括了软件系统中的文件、程序代码等复杂信息集合，以及抽象数据集如非结构化文本、高维空间中的点等。
信息可视化（Information visualization）则是一个跨学科领域，主要研究大规模非数值信息资源的视觉呈现。信息可视化侧重于帮助人们理解和分析数据，特别是在处理软件系统中的大量非数值型信息时更为有效。例如，软件系统中的文件、程序代码等，以及非结构化文本或高维空间中的点等数据集。
核心：基于不同数据类型和格式，运用数据挖掘算法科学呈现数据特点。价值：挖掘数据内在价值，快速处理大数据，为决策提供科学依据。预测性分析：应用：大数据分析的重要应用领域之一。方法：通过挖掘数据特点，建立科学模型，预测未来数据变化。语义引擎：挑战：应对非结构化数据的多元化挑战。
大数据可视化的发展趋势大数据时代，大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷，要将这样的数据以可视化形式完美的展示出来， 传统的显示技术已很难满足这样的需求。
功能：从多个渠道汇集各种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。目的：为后续的数据处理和分析提供丰富的数据源。数据存储：技术：利用分布式存储技术，如HDFS和NoSQL数据库，存储海量数据。特点：高扩展性、高性能，能够应对大数据的存储需求。数据处理：步骤：包括数据清洗、数据转换和数据整合。
【Go实现】实践GoF的23种设计模式:SOLID原则
1、**单一职责原则（SRP）**：强调每个模块只应承担一种功能的职责。本文通过示例代码展示，将服务管理功能和服务发现功能分离到不同的模块，以满足单一职责原则的要求。 **开闭原则（OCP）**：模块应开放扩展，但封闭修改。
如何设计一个百万级的消息推送系统?
1、设计一个百万级的消息推送系统是一个复杂的过程，需要考虑多个方面，包括但不限于系统架构、消息协议、存储选择、性能优化等。参考各行业头部企业的框架，以下是设计这样系统时需要考虑的关键点： 系统架构：需要采用可扩展、高性能和高可靠的架构设计。常见的架构设计模式包括微服务架构和分布式架构。
2、架构设计涉及基于Timeline逻辑模型的消息系统建模，理解Timeline有助于简化对同步和存储模型的解释。传统架构下，消息先同步后存储，而现代架构下，先存储后同步，支持消息漫游。现代架构中，服务端保存消息至消息存储库和消息同步库，支持多端同步和消息漫游。Timeline模型作为基础，简化了实现复杂性。
3、MQTT是免费的，IBM官方的实现比较多限制，直接拿来用不太友好。 推荐下 云巴 是基于MQTT的实时消息发布订阅系统，用erlang写的，现在非常成熟了。 Android双向推送可以做到100%的到达率，并发量百万级，且一个月100万次调用免费。
4、深入探讨消息系统的设计和实现之前，理解基础概念和模型至关重要。表格存储Tablestore提出的Timeline模型简化了消息同步和存储的理解，该模型将消息抽象为一个逻辑队列，支持基于此模型的高效同步和存储策略。Timeline模型简化了对消息同步和存储的理解。