你好，我是张磊。今天我和你分享的主题是：聪明的微创新之 Operator 工作原理解读。

在前面的几篇文章中，我已经和你分享了 Kubernetes 项目中的大部分编排对象（比如 Deployment、StatefulSet、DaemonSet，以及 Job），也介绍了“有状态应用”的管理方法，还阐述了为 Kubernetes 添加自定义 API 对象和编写自定义控制器的原理和流程。

极客时间的专栏读者你好，我是邱岳。我们继续来分享与产品经理数据能力相关的内容。

我们在前面的文章中假设了一个场景，想要通过构建自己的流量池，摆脱对搜索引擎流量的绝对依赖，在我们决策究竟是做工具还是做社区的时候，需要数据来做辅助的判断。

你好，我是臧萌。转眼之间，咱第四个模块也结束了。在这个模块里，我们围绕着技术，聊了聊程序员的技术领地、我们程序员应该如何看待技术、如何从主要做开发的程序员成长为软件架构师、以及如何不掉进软件系统集成的那些坑。

你好，我是吴磊。

在数据分析领域，大表 Join 小表的场景非常普遍。不过，大小是个相对的概念，通常来说，大表与小表尺寸相差 3 倍以上，我们就将其归类为“大表 Join 小表”的计算场景。因此，大表 Join 小表，仅仅意味着参与关联的两张表尺寸悬殊。

今天，我们来讲树这种数据结构的一种特殊应用，递归树。

我们都知道，递归代码的时间复杂度分析起来很麻烦。我们在第 12 节《排序（下）》那里讲过，如何利用递推公式，求解归并排序、快速排序的时间复杂度，但是，有些情况，比如快排的平均时间复杂度的分析，用递推公式的话，会涉及非常复杂的数学推导。

在了解了前面几篇文章中提的这些问题以后，我们需要思考一下该怎样解决这些问题。为了解决这些问题，请先允许我来谈谈软件工程的本质。

我认为，一家商业公司的软件工程能力主要体现在三个地方。

你好，我是庄振运。

我们来继续学习生产实践中的案例。在生产实践中，为了降低公司运营成本，更好地利用系统容量，并提高资源使用率，我们经常会让多个应用程序，同时运行在同一台服务器上。

你好，我是聂鹏程。今天，我来继续带你打卡分布式核心技术。

不知不觉，分布式数据存储这一站已经到了最后一讲。在前面几讲，我与你分享了 CAP 理论、分布式存储系统的三要素（顾客、导购和货架）、数据分布式分片方法和数据复制技术，其中数据分片方法和数据复制技术均是导购中的关键技术。

上一讲中我讲了 TLS1.2 的握手过程，你是不是已经完全掌握了呢？

不过 TLS1.2 已经是 10 年前（2008 年）的“老”协议了，虽然历经考验，但毕竟“岁月不饶人”，在安全、性能等方面已经跟不上如今的互联网了。

你好，我是胡夕。今天我要和你分享的主题是：Kafka 中的高水位和 Leader Epoch 机制。

你可能听说过高水位（High Watermark），但不一定耳闻过 Leader Epoch。前者是 Kafka 中非常重要的概念，而后者是社区在 0.11 版本中新推出的，主要是为了弥补高水位机制的一些缺陷。鉴于高水位机制在 Kafka 中举足轻重，而且深受各路面试官的喜爱，今天我们就来重点说说高水位。当然，我们也会花一部分时间来讨论 Leader Epoch 以及它的角色定位。