开发者专业术语大词典

文章目录

• 开发者专业术语大词典（纯记录版｜可收藏慢慢看）
• • 0）通用基础
  • 1）架构风格与分层
  • 2）API 与通信
  • 3）安全与鉴权
  • 4）数据库与存储
  • 5）缓存与消息
  • 6）分布式系统常识
  • 7）性能优化与系统行为
  • 8）工程实践与协作
  • 9）测试与质量
  • 10）运维、云与容器
  • 11）编程语言与运行时
  • 12）数据工程（可选但常见）
  • 13）速查清单（A-Z 迷你词条）
  • 14）如何使用这份词典

开发者专业术语大词典（纯记录版｜可收藏慢慢看）

这篇是独立于任何项目的术语博客：把软件开发里高频出现的名词按主题整理，给出简明释义 + 常见别称/易混点 + 一句话应用场景。遇到不懂的词，就当词典翻一眼。

0）通用基础

• 算法复杂度（Time/Space Complexity）：用 O() 表示算法随数据量增长的时间/空间开销，比如 O(n log n)。
• 并发 / 并行（Concurrency / Parallelism）：并发是“同时在处理很多事的感觉”，并行是真的同时执行。
• 阻塞 / 非阻塞 / 异步：阻塞=调用者原地等待；非阻塞=立刻返回但可能需要不断询问；异步=结果准备好后再通知你。
• 吞吐 / 延迟 / 抖动（Throughput / Latency / Jitter）：单位时间处理量 / 单次操作耗时 / 延迟的波动。
• 带宽 / RTT：网络能承载的速率 / 往返一次的时间。
• IO 密集 / CPU 密集：瓶颈在磁盘/网络还是在算力。
• 序列化（Serialization）：把对象变成可传输/存储的字节；反过来叫反序列化。
• 字节序（Endianness）：大端/小端表示多字节整数的顺序。跨平台协议通常用大端。
• 编码（UTF-8/UTF-16）：字符→字节的规则；UTF-8最通用。

1）架构风格与分层

• 单体（Monolith）：所有功能在一个应用里，部署简单；缺点是体量大后难以演进。
• 微服务（Microservices）：按业务拆成多个小服务，独立部署；优点灵活，成本是复杂度飙升。
• SOA：面向服务的架构，是微服务的“老前辈”。
• 分层架构（Layered）：UI/接口层 → 业务层（Service）→ 数据访问层（DAO/Repository）。
• 六边形/端口与适配器（Hexagonal / Ports & Adapters）：核心领域与外部适配层隔离，方便替换外部依赖。
• 领域驱动设计（DDD）：围绕领域模型组织代码与边界（界限上下文 Bounded Context）。
• 事件驱动架构（EDA）：用消息（Event）在服务间解耦；常配合消息队列。
• CQRS：读写分离的架构模式，写侧负责变更，读侧为查询做优化。
• 反腐层（ACL）：老系统与新系统之间的隔离层，避免“坏味道”侵入新域。

2）API 与通信

• REST：基于 HTTP 的风格，用资源（URI）+ 动词（GET/POST/PUT/DELETE）。
• RPC / gRPC：像调用本地函数一样调用远端方法；gRPC 用 HTTP/2 + Protobuf。
• GraphQL：客户端声明需要哪些字段，服务器按需返回；减少“过多/不足”数据。
• WebSocket / SSE：持续连接的双向通信 / 服务器单向推送。
• 状态码（HTTP Status）：2xx成功、3xx重定向、4xx客户端问题、5xx服务器问题。
• 幂等（Idempotent）：同一个请求重复多次，结果一样（如 GET、PUT 通常幂等）。
• 一致性语义：至少一次、至多一次、精确一次投递（消息系统常见术语）。
• 契约（Contract）：接口规范（入参/出参/错误码）。契约优先开发可以并行推进前后端。
• 版本化（Versioning）：URL 里放 /v1 或者用 Header/字段标识，以便兼容升级。
• 节流/限流（Throttling/Rate Limiting）：限制请求速率，保护服务；常见算法漏桶/令牌桶。
• 熔断 / 降级 / 重试（Circuit Breaker / Fallback / Retry）：故障自我保护与恢复策略；重试要配指数退避。

数据格式与序列化

• JSON / XML / YAML / CSV：文本格式；JSON 最主流。
• Protobuf / Avro / Thrift：二进制高效序列化；有Schema 演进能力。
• Schema Registry：存放数据模式（Schema），为演进和兼容保驾护航。

3）安全与鉴权

• 认证 vs 授权（AuthN vs AuthZ）：你是谁 vs 你能做什么。
• Token / JWT：登录后得到的一串凭证；JWT 是带签名的自包含 Token。
• OAuth 2.0 / OIDC：授权标准 / 在 OAuth 上加“登录身份”的标准（获取用户信息）。
• SSO（单点登录）：一次登录，多个系统通用。
• CSRF / CORS / XSS / SQL 注入 / SSRF / RCE：常见 Web 攻击；对应防护：SameSite、预检请求、转义输出、参数化查询、出网限制等。
• 密码哈希：bcrypt / scrypt / Argon2（不可逆+慢），别存明文；Salt（每个密码随机盐）与 Pepper（服务端额外密钥）。
• HMAC / 签名：校验消息完整性与来源。
• TLS/SSL / 证书 / CA：加密传输与身份验证。
• 最小权限原则（Least Privilege）：只给必须的权限；数据库、云账号、系统用户都适用。
• 零信任（Zero Trust）：默认不信任任何网络边界，所有访问都需校验。

4）数据库与存储

• OLTP / OLAP：联机事务处理（应用数据库）/ 联机分析处理（报表、数据仓库）。
• ACID：事务的四特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。
• 事务隔离级别：读未提交/读已提交/可重复读/可串行化（InnoDB 默认可重复读 + MVCC）。
• MVCC：多版本并发控制，读写互不阻塞的基础。
• 锁（行锁/表锁/间隙锁）：保护并发数据；SELECT … FOR UPDATE 是写锁查询。
• 范式化 / 反范式化：减少冗余 vs 为性能做冗余。
• 索引（B+树 / 哈希 / 全文 / 组合索引）：加速查询；组合索引等值在前范围在后。
• 执行计划（EXPLAIN）/慢查询日志：性能诊断的入口。
• 分区 / 分表 / 分片（Sharding）：拆大表或把数据分布到不同库/节点。
• 复制（主从、半同步、多主）：高可用与读扩展。
• 一致性模型：强一致、最终一致、读后写一致、单调读。
• 2PC/3PC / Saga：分布式事务策略；业务上常用 Saga（一系列本地事务 + 补偿）。
• LSM-Tree / B-Tree：两类底层索引结构（NoSQL 常用 LSM，关系型常用 B+Tree）。
• 数据变更捕获（CDC）：从 binlog 流式读取变更，做同步/审计。
• 键集分页（Keyset Pagination）：用“上一页最后一个键”做游标，替代慢的 OFFSET。

5）缓存与消息

• 缓存（Cache）：提高读性能；位置有本地、近端（如 Redis）、CDN。
• TTL / 过期策略：缓存生命周期；淘汰算法常见 LRU / LFU / FIFO。
• 写穿 / 写回 / 写旁路（Write-Through / Write-Back / Write-Around）：更新数据时如何与缓存协同。
• 缓存一致性：删缓存先后、双写不一致等问题；可用延时双删、消息通知、版本号控制。
• 布隆过滤器（Bloom Filter）：用很小内存判断“可能存在/一定不存在”；常用来拦截无效请求。
• 消息队列（MQ）：异步解耦与削峰填谷；Kafka/RabbitMQ/RocketMQ 等。
• 生产者 / 消费者 / 消费组：消息角色与并行消费模型。
• 回压（Backpressure）：下游处理不过来时让上游减速或丢弃。
• Exactly-once：严格一次语义，通常通过幂等 + 去重 + 事务来接近实现。

6）分布式系统常识

• CAP 定理：网络分区发生时，一致性与可用性不可兼得。
• PACELC：没有分区时也要权衡延迟与一致性。
• Raft / Paxos：分布式一致性协议，Raft 更易理解；用于副本选主与日志复制。
• 选主（Leader Election）：定出“领导者”负责写入，避免脑裂。
• 服务发现（Service Discovery）：在动态环境里找到目标服务（如 Consul、Eureka）。
• 负载均衡（Load Balancing）：在多个实例间分配请求（轮询、最少连接、一致性哈希）。
• 健康检查 / 存活/就绪探针：判断实例是否可用、是否可接流量。
• 灰度 / 金丝雀 / 蓝绿发布：小流量试运行 / 两套环境切换，降低发布风险。
• 雪花 ID（Snowflake）/ ULID / UUID：全局唯一 ID 方案，兼顾有序性与分布式生成。
• CRDT：能在无中心、并发更新的场景自动合并的数据结构。

7）性能优化与系统行为

• 热点 / 冷数据：频繁访问的数据与很少访问的数据。
• 批处理（Batching）：把很多小请求合成一个大请求，减少开销。
• 零拷贝（Zero-Copy）：数据在内核/用户态间不复制，减少 CPU 与缓存压力。
• IO 多路复用（epoll/kqueue/IOCP）：高并发网络的基础。
• 分页 / 缓存命中率：操作系统内存管理的关键指标。
• 矢量化：一次对一组数据做同样的运算，利用 SIMD 加速。
• 火焰图（Flame Graph）：性能分析可视化，显示CPU时间都花在哪。

8）工程实践与协作

• Git 基本流：main/develop/feature 分支；或 trunk-based（只 main + 短分支）。
• Rebase vs Merge：前者重写历史更线性；后者保留分叉历史。
• 代码评审（Code Review）：提高质量与知识共享。
• 静态分析 / Lint / 格式化：编译前发现问题，统一代码风格。
• 语义化版本（SemVer）：MAJOR.MINOR.PATCH；破坏性变更才升 MAJOR。
• 约定式提交（Conventional Commits）：feat:、fix:、docs: 等前缀，利于自动生成变更日志。
• CI/CD：持续集成/持续交付（或部署）；流水线自动化构建、测试、发布。
• Artifact / 包仓库：构建产物（Jar/Docker 镜像等）的存储与分发。
• Feature Flag：特性开关，灰度上线与 A/B 实验利器。
• 技术债（Tech Debt）：为了赶进度做的短期方案，后续要偿还（重构/补测试）。

9）测试与质量

• 单元测试 / 集成测试 / 端到端（E2E）：粒度从小到大。
• 测试金字塔：单元测试多、集成适中、E2E 少而关键。
• Mock / Stub / Fake：测试替身；不同程度地模拟依赖。
• 回归测试：防止旧 Bug 重现。
• 性能测试 / 压力测试 / 容量测试：关注吞吐、延迟、拐点与资源上限。
• 混沌工程（Chaos Engineering）：在可控范围内制造故障，验证韧性。
• 可观察性（Observability）三件套：日志（Logs）、指标（Metrics）、链路追踪（Tracing）。
• SLI/SLO/SLA：指标/目标/协议；例如：月度可用性 99.9%。

10）运维、云与容器

• Docker / 镜像 / 容器：打包运行环境与应用。
• Kubernetes（K8s）：容器编排（调度、扩缩容、滚动发布）。
• Deployment / StatefulSet / DaemonSet：K8s 不同工作负载类型。
• Helm：K8s 包管理。
• Service Mesh（Istio/Linkerd）：把流量治理（熔断、限流、可观测）放到 Sidecar 代理里。
• IaaS / PaaS / SaaS：基础设施/平台/软件即服务。
• 基础设施即代码（IaC）：用代码管理云资源（Terraform、Pulumi）。
• 自动扩缩容（HPA）：按指标自动加减实例。
• 备份与恢复（Backup/Restore）：全量 + 增量；演练很重要。
• 合规与审计：满足法规（例如数据保留、访问审计、加密要求）。

11）编程语言与运行时

• 编译型 / 解释型 / JIT：生成机器码 / 逐行执行 / 运行时边编译边执行。
• 垃圾回收（GC）：自动回收不用的内存；有 STW（Stop-The-World）停顿。
• 栈 / 堆：自动管理的小内存区域 / 动态分配的大内存区域。
• 不可变（Immutable）：创建后不再修改；并发更安全。
• 泛型 / 反射：类型参数化 / 运行时检查与操作类型信息。
• 协程 / async-await：轻量并发原语，写同步代码的样子做异步事。
• RAII：构造获得资源、析构自动释放（C++ 常见）。
• Copy-on-Write：多个引用共享只读数据，写时再复制。

12）数据工程（可选但常见）

• ETL / ELT：抽取-转换-加载 / 抽取-加载-再转换。
• 数据湖 / 仓库：湖更原始开放，仓库规范化更适合分析。
• 星型/雪花模型：维度建模方式。
• 列式存储（Parquet/ORC）：分析场景下压缩好、扫描少。
• 批处理 / 流处理：按时间批次 vs 实时不断地处理。
• 水位线 / 窗口（Windowing）：流式计算确定“算到哪了”和如何聚合时间片。
• Delta/湖格式：为数据湖提供 ACID 与时光回溯（Time-Travel）。

13）速查清单（A-Z 迷你词条）

• A/B Test：两种方案对照实验。
• Adapter / Facade / Decorator / Strategy / Observer：常见设计模式。
• BASE：基本可用、软状态、最终一致（与 ACID 对应的分布式理念）。
• Bloom Filter：高效判断“不存在”。
• Canary：金丝雀发布，小流量试运行。
• Checksum / CRC：校验数据是否被破坏。
• Data Catalog：数据资产的“目录与说明书”。
• Edge Cache / CDN：把内容推到离用户更近的边缘节点。
• Feature Toggle：特性开关。
• Gossip：去中心化成员传播协议。
• Idempotency Key：用唯一键保证重复请求只执行一次。
• Kappa / Lambda 架构：流批统一 / 流批结合的数据处理架构。
• Monotonic Clock：单调时钟，避免系统时间跳变导致的计时错误。
• N+1 查询：循环里频繁查库导致性能差的问题。
• Outbox Pattern：把要发的消息写到“发件箱”表，与事务同成功，再异步投递 MQ。
• Panicking / Fail-Fast：尽早暴露失败，避免隐藏错误。
• Quorum：决多数（如多数派确认写入）。
• Rate Limit：限流，常用令牌桶。
• Shadow Traffic：影子流量，线上真实流量复制到新版本做验证。
• Time-to-Live（TTL）：数据/缓存过期时间。
• ULID：按时间可排序、URL 友好的唯一 ID。
• Vector Clock：并发版本的偏序关系表示。
• Write-Amplification：写放大，存储系统优化时关注的指标。
• YAGNI / KISS / DRY：不要做没必要的事 / 保持简单 / 不要重复自己。
• Zero-Downtime：无中断发布或迁移。

14）如何使用这份词典

• 当备忘录：遇到术语，先看“一句话释义”。
• 当导航：按主题找深入方向（比如安全/分布式/数据库）。
• 当需求清单：写设计文档时，把涉及到的术语挑出来，确保含义一致、边界清楚。