Safari

问题：nginx 做反向代理，后端web apache服务利用（古老的网站了，也不想动了），有一个web不加www拜访的web站点，chrom浏览器失常拜访，然而safari浏览器不能失常关上并呈现一下谬误：“cannot parse response" (NSURLErrorDomain: -1017) 解决：浏览器关键词： safari -1017nginx增加如下配置： proxy_hide_header Upgrade;完满解决！

刚刚完结的苹果 WWDC2022 上，除了最新 iOS 16 Beta 版零碎，WebKit 官网也发表将推出 Safari 16 beta 版的次要 Web 技术。目前，Apple Developer program 成员曾经能够通过装置 macOS Ventura、iOS/iPadOS 16 的开发者 Beta 版来测试 Safari 16。 WebKit 官宣 Safari 16 Beta 版中的 Web 新性能太平洋工夫 6 月 6 日，WebKit 官网博客发文具体介绍了此次 Safari 16 Beta 版中的 WebKit 新性能，具体内容如下： Web Inspector 扩大全新 Safari 16 反对 Web Inspector 扩大，能够加强 Safari 的内置浏览器开发工具，特地是在应用功能强大的第三方框架和服务时尤其有用。通过应用 Safari Web Inspector 扩大，用户能够从这些框架和服务中装置开发者工具扩大，让工作可能更快、更轻松地进行开发。 Safari Web Inspector 扩大与其余浏览器中的开发者工具扩大应用雷同的 JavaScript API，不便开发者工具扩大的创建者能轻松地将其移植到 Safari。同时，Web Inspector 扩大也退出了 Safari Web 扩大的其余改良，包含可能同步 iOS、iPadOS 和 macOS 上启用的扩大。 ...

不知你是否有过这些经验： 在以前信息匮乏、且不懂得应用百度的少年时代，每当电脑呈现故障不晓得如何解决；长大后进入职场，有时会因为遗记同步文件，长期须要用到而专程跑回公司； 对于下面的两个场景，尽管外表上看是两个不同的问题，但它们能够通过同一个办法来解决——近程帮助或者说近程连贯。 因而，明天的文章，我整顿了 6 个近程帮助的工具，其中既有零碎自带的，也有来自第三方厂商开发的，心愿其中的一些对你有帮忙。 Windows 自带① 疾速助手 应用快捷键 Win + S，关上 Win10 自带的搜寻性能，搜寻「疾速助手」并关上。 在关上的页面中，能够看到「获取帮助」和「提供帮助」的选项，如果你的电脑遇到了问题，须要别人帮助解决，能够应用获取帮助，帮助你解决问题的人则应用提供帮助。 提供帮助的人应用微软帐号登录之后，能够取得一个平安代码，将其分享给须要帮忙的人，平安代码的有效期为 10 分钟。 获取帮助的人输出平安代码后，提供帮助的人可抉择齐全管制对方的电脑，也可抉择在不齐全管制的状况下查看对方的屏幕。 连贯胜利后，疾速助手会关上一个新的窗口，显示被管制电脑的桌面，窗口右上角的工具栏列出了能够对被管制电脑进行的操作。 点击「增加批注」，你能够在被管制电脑的屏幕上方轻易涂涂画画，圈出想让对方留神的中央。 工具栏的第四个按钮「切换指令信道」，提供了文字沟通的路径，但现在人人左手 QQ，右手微信，应用这些通信工具的语音或视频通话，沟通起来更加不便。 疾速助手不要求连贯的两台电脑处于同个局域网下，应用起来也比较简单，惟一的毛病在于提早较高，不够晦涩。IIS7近程助手 （官网）IIS7近程助手 性能介绍： 1、能够近程，单位里你的电脑、公司、办公室、酒店、网吧、家里的电脑等。疫情隔离，近程办公首选利器。  2、应用windows远程桌面或IIS7远程桌面近程，平安、速度等品质保障。地址http://3389.iis7.com/?ht  3、忽视windows任意家庭版限度  4、应用IIS7服务端全新调配，新的近程地址 IIS7近程助手 应用办法：  1、须要被近程的电脑，下载安装IIS7近程助手。获取近程地址如3389.iis7.com:8888  2、应用其余台电脑，关上mstsc。输出近程地址。进行近程  3、或应用IIS7远程桌面，增加 近程链接。进行近程怎么在家里的电脑上操作公司的电脑？图文教程：如何在家近程管制公司电脑？ ② 远程桌面连贯 远程桌面连贯，是 Win10 专业版零碎自带的近程连接功能，应用远程桌面连贯前要先进行简略的配置。 开启远程桌面连贯，须要先启用远程桌面，关上「零碎设置--零碎」，切换到「远程桌面」页面，将其置于启用的状态。 下方的「DESKTOP-3JQEN46」是以后电脑的名称，如果你的电脑须要别人的帮忙，就要将这个电脑名称提供给协助者。 对于提供帮助的人，应用 Win + S 搜寻「远程桌面」，关上远程桌面连贯，在输入框粘贴被管制设施的名称，即后面提到的电脑名称，接着点击左下角的「显示选项」。 点击显示选项后，在用户名中输出被管制设施的用户名，这里的用户名是指开机欢送页面的用户名，接着点击底部的「连贯」。 点击连贯后，须要输出被管制电脑的登录明码。 实现下面的操作后，协助者的电脑会关上一个窗口，显示被管制电脑的桌面，而此时被管制的电脑会主动进入锁屏的状态。 对于这个性能，微软在挪动端上还推出了相应的 App——Microsoft 远程桌面，反对 iOS 和 Android，能够实现手机管制电脑。 后面介绍的内容，是基于两台电脑都处在同一局域网下的状况，如果你想应用这个性能连贯家里和公司的电脑，则须要先进行内网穿透，能力实现真正意义上的近程连贯。 对于如何实现内网穿透，感兴趣的敌人能够在网上搜寻相干信息，这里暂不介绍。 ① QQ/TIM 说到近程管制，必然少不了 QQ，以前电脑略微有个解决不了的问题，就会通过 QQ 的「远程桌面」寻求帮忙。 以 TIM 为例，在聊天窗口中，点击右上角的远程桌面，菜单中提供了两种选项——管制对方电脑和申请近程帮助，别离对应提供帮助和获取帮助两种状况。 开启远程桌面时，点击顶部工具栏的「画质模式」，能够更改画面的图像品质，联合以后的网络状态抉择相应的画质模式。 当被管制电脑的屏幕分辨率大于管制电脑的分辨率时，管制电脑须要应用滚动条或桌面右下角的缩略图，能力残缺地查看被管制电脑的屏幕内容，这样一来就显得不是很不便。 尽管可能人人都有 QQ，但并不是所有人都能用上 QQ 的远程桌面性能，因为这个性能在 Mac 版 QQ 上是缺失的。 ...

2 月 9 日，因为 Safari 浏览器的蹩脚体验受到了来自用户的一片指摘 —— “ Safari 是最差的，这就是个新 IE”，苹果 Safari 和 WebKit 团队终于“坐不住”了，于是在 Twitter 上发声寻求反馈。 据悉，苹果 Safari 在社交媒体上被用户批评最多的是“该浏览器的破绽和短少反对”。 对此，Safari 兼 WebKit 网络开发者体验团队的苹果布道者 Jan Simmons 于 2 月 8 日在推特上发文称，“每个 @ 我的人都说 Safari 是最差的，这是新的IE。”正是这句话，让她决定向用户征求反馈意见（最好是能强调特定的谬误和短少反对的实例，从而优化网站和利用）。 此处附上 Jan Simmons 推特原文： “Everyone in my mentions saying Safari is the worst, it’s the new IE… Can you point to specific bugs & missing support that frustrate you, inhibit you making websites/apps. Bonus points for links to tickets. ” ...

明天的知识点 (2021.04.27) —— 第742天 (我也要出题)[html] 说说你对HTML Entry的了解[css] 如何去除ios下的input框的内暗影？[js] 写一个办法把字符串转txt文件（blob）并下载[软技能] 如果有一个我的项目要让你应用麻利开发，你该如何做？《论语》，曾子曰：“吾日三省吾身”（我每天屡次检查本人）。前端面试每日3+1题，以面试题来驱动学习，每天提高一点！让致力成为一种习惯，让奋斗成为一种享受！置信 保持 的力量！！！ 欢送在 Issues 和敌人们一起探讨学习！ 我的项目地址：前端面试每日3+1【举荐】欢送跟 jsliang 一起折腾前端，零碎整顿前端常识，目前正在折腾 LeetCode，打算买通算法与数据结构的任督二脉。GitHub 地址 微信公众号欢送大家前来探讨，如果感觉对你的学习有肯定的帮忙，欢送点个Star, 同时欢送微信扫码关注 前端剑解 公众号，并退出 “前端学习每日3+1” 微信群互相交换（点击公众号的菜单：交换）。 学习不打烊，充电加油只为遇到更好的本人，365天无节假日，每天早上5点纯手工公布面试题（死磕本人，愉悦大家）。心愿大家在这虚夸的前端圈里，放弃沉着，保持每天花20分钟来学习与思考。在这变幻无穷，类库层出不穷的前端，倡议大家不要等到找工作时，才狂刷题，提倡每日学习！（不忘初心，html、css、javascript才是基石！）欢送大家到Issues交换，激励PR，感激Star，大家有啥好的倡议能够加我微信一起交换探讨！ 心愿大家每日去学习与思考，这才达到来这里的目标！！！（不要为了谁而来，要为本人而来！）交换探讨欢送大家前来探讨，如果感觉对你的学习有肯定的帮忙，欢送点个[Star]

简介： 随着 Web 技术的逐步成熟，越来越多的利用架构趋向于简单，例如阿里云等巨型控制台我的项目，每个产品下都有各自的团队来负责保护和迭代。不论是保护还是公布以及管控老本都随着业务体量的增长而逐步不可控。在这个背景下微前端利用而生，微前端在阿里外部曾经有许多成熟的实际，这里不再赘述。本文以微前端为引子(蹭热度)，探讨一些另类的 Web 利用所面临的相似问题。 前言随着 Web 技术的逐步成熟，越来越多的利用架构趋向于简单，例如阿里云等巨型控制台我的项目，每个产品下都有各自的团队来负责保护和迭代。不论是保护还是公布以及管控老本都随着业务体量的增长而逐步不可控。在这个背景下微前端利用而生，微前端在阿里外部曾经有许多成熟的实际，这里不再赘述。本文以微前端为引子，探讨一些另类的 Web 利用所面临的相似问题。 古代文本编辑器沉浮2018年微软 GitHub 后，Atom便常常被拿来调侃，所谓一山不容二虎。在 VS Code 曾经成为一众前端工程师编辑器首选的当下，Atom 的位置显得很难堪，论性能被同为 Electron 的 VS Code 秒杀，论插件，VS Code 去年插件总数就曾经冲破 1w 大关，而早公布一年多的 Atom 至今还停留在 8k +。再加上微软官网主导的 LSP/DAP 等重量级协定的遍及，时至今日 Atom 作为已经 Web/Electron 技术标杆利用的位置早已被 VS Code 斩落马下。 网上对于 Atom 的日渐衰败的探讨，始终离不开性能。Atom 确实太慢了，究其原因很大水平上是被其插件架构所连累的。尤其是 Atom 在 UI 层面凋谢过多的权限给插件开发者定制，插件品质良萎不齐以及 UI 齐全凋谢给插件后带来的安全隐患都成为 Atom 的阿喀琉斯之踵。甚至其主界面的 FileTree、Tab 栏、Setting Views 等重要组件都是通过插件实现的。相比之下 VS Code 则关闭很多，VS Code 插件齐全运行在 Node.js 端，对于 UI 的定制性只有极个别被封装为纯办法调用的 API。 但另一方面，VS Code 这种绝对关闭的插件 UI 计划，一些须要更强定制性的性能便无奈满足，更多插件开发者开始魔改 VS Code 底层甚至源码来实现定制。例如社区很火的 VS Code Background，这款插件通过强行批改 VS Code 安装文件中的 CSS 来实现编辑器区域的背景图。而另一款 VSC Netease Music 则更激进，因为 VS Code 捆绑包中的 Electron 剔除了 FFmpeg 导致在 Webview 视图下无奈播放音视频，应用此插件须要自行替换 FFmpeg 的动态链接库。而这些插件未免会对 VS Code 安装包造成肯定水平的毁坏，导致用户须要卸载重装。 ...

简介： 阿里云Serveless利用引擎SAE 具备免运维IaaS、按需应用、按量计费、低门槛服务利用上云，并且反对多种语言和高弹性能力等特点，刚好完满解决了客户长期以来运维简单、资源利用率不高、开发迭代效率低等问题。海底小横队学英语隶属于成都创感时代科技有限公司，是万达宝贝王寰球独家正版教育受权的英语学习APP。海底小横队学英语在传统“北美真人外教”沉迷式教学和剑桥儿童教学体系根底上，联合AI人工智能、云计算和动作捕获等先进技术与教育充沛交融并广泛应用，将时下世界级头部儿童IP改编成体系化低幼儿童（专一2-8岁）EQ英语启蒙APP，旨在促成中国孩子英语听、说、读、写、看全面进阶。 海底小横队学英语最后采纳自建K8s集群形式进行计算资源的治理与业务部署，随着业务规模的增长，该形式暴露出一些典型问题： 运维简单：需保护K8s集群，黑屏化运维，且须要挨个集成各个依赖的云产品。迭代效率低：研发既要忙于业务，又要负责底层组件开发和运维，效率低。老本高：需长期保有固定的IaaS主机，业务低峰期闲置资源节约大。容量评估：不足自动化，根据人工屡次评估，且评估后果常常不准。稳定性问题：开发运维人员有概率会误操作K8s YAML和底层资源，造成集群事变不可用。解决方案及劣势阿里云Serveless利用引擎SAE 具备免运维IaaS、按需应用、按量计费、低门槛服务利用上云，并且反对多种语言和高弹性能力等特点，刚好完满解决了客户长期以来运维简单、资源利用率不高、开发迭代效率低等问题。 作者：弈川原文链接本文为阿里云原创内容，未经容许不得转载

简介： 本文次要论述在分库分表革新过程中须要思考的因素以及对应的解法，还有踩过的那些坑。 本文适宜浏览大众：须要从单库单表革新为多库多表的老手。 本文次要论述在分库分表革新过程中须要思考的因素以及对应的解法，还有踩过的那些坑。 一 前言咱们既然要做分库分表，那总要有个做事的动机。那么，在入手之前，首先就要弄明确上面两个问题。 1 什么是分库分表？其实就是字面意思，很好了解： 分库：从单个数据库拆分成多个数据库的过程，将数据散落在多个数据库中。分表：从单张表拆分成多张表的过程，将数据散落在多张表内。2 什么要分库分表？关键字：晋升性能、减少可用性。 从性能上看随着单库中的数据量越来越大、数据库的查问QPS越来越高，相应的，对数据库的读写所须要的工夫也越来越多。数据库的读写性能可能会成为业务倒退的瓶颈。对应的，就须要做数据库性能方面的优化。本文中咱们只探讨数据库层面的优化，不探讨缓存等应用层优化的伎俩。 如果数据库的查问QPS过高，就须要思考拆库，通过分库来分担单个数据库的连贯压力。比方，如果查问QPS为3500，假如单库能够撑持1000个连接数的话，那么就能够思考拆分成4个库，来扩散查问连贯压力。 如果单表数据量过大，当数据量超过一定量级后，无论是对于数据查问还是数据更新，在通过索引优化等纯数据库层面的传统优化伎俩之后，还是可能存在性能问题。这是质变产生了量变，这时候就须要去换个思路来解决问题，比方：从数据生产源头、数据处理源头来解决问题，既然数据量很大，那咱们就来个分而治之，化整为零。这就产生了分表，把数据依照肯定的规定拆分成多张表，来解决单表环境下无奈解决的存取性能问题。 从可用性上看单个数据库如果发生意外，很可能会失落所有数据。尤其是云时代，很多数据库都跑在虚拟机上，如果虚拟机/宿主机发生意外，则可能造成无法挽回的损失。因而，除了传统的 Master-Slave、Master-Master 等部署层面解决可靠性问题外，咱们也能够思考从数据拆分层面解决此问题。 此处咱们以数据库宕机为例： 单库部署状况下，如果数据库宕机，那么故障影响就是100%，而且复原可能耗时很长。如果咱们拆分成2个库，别离部署在不同的机器上，此时其中1个库宕机，那么故障影响就是50%，还有50%的数据能够持续服务。如果咱们拆分成4个库，别离部署在不同的机器上，此时其中1个库宕机，那么故障影响就是25%，还有75%的数据能够持续服务，复原耗时也会很短。当然，咱们也不能无限度的拆库，这也是就义存储资源来晋升性能、可用性的形式，毕竟资源总是无限的。 二、 如何分库分表1、 分库？分表？还是既分库又分表？ 从第一局部理解到的信息来看，分库分表计划能够分为上面3种： 2 、如何抉择咱们本人的切分计划？ 如果须要分表，那么分多少张表适合？因为所有的技术都是为业务服务的，那么，咱们就先从数据方面回顾下业务背景。 比方，咱们这个业务零碎是为了解决会员的征询诉求，通过咱们的XSpace客服平台零碎来服务会员，目前次要以同步的离线工单数据作为咱们的数据源来构建本人的数据。 假如，每一笔离线工单都会产生对应一笔会员的征询问题（咱们简称：问题单），如果： 在线渠道：每天产生 3w 笔聊天会话，假如，其中50%的会话会生成一笔离线工单，那么每天可生成 3w * 50% = 1.5w 笔工单；热线渠道：每天产生 2.5w 通电话，假如，其中80%的电话都会产生一笔工单，那么每天可生成 2.5w * 80% = 2w 笔/天；离线渠道：假如离线渠道每天间接生成 3w 笔；共计共 1.5w + 2w + 3w = 6.5w 笔/天 思考到当前可能要持续笼罩的新的业务场景，须要提前预留局部扩大空间，这里咱们假如为每天产生 8w 笔问题单。 除问题单外，还有另外2张罕用的业务表：用户操作日志表、用户提交的表单数据表。 其中，每笔问题单都会产生多条用户操作日志，依据历史统计数据来能够看到，均匀每个问题单大概会产生8条操作日志，咱们预留一部分空间，假如每个问题单均匀产生约10条用户操作日志。 如果零碎设计应用年限5年，那么问题单数据量大概 = 5年 365天/年 8w/天 = 1.46亿，那么估算出的表数量如下： 问题单须要：1.46亿/500w = 29.2 张表，咱们就按 32 张表来切分；操作日志须要 ：32 10 = 320 张表，咱们就按 32 16 = 512 张表来切分。如果须要分库，那么分多少库适合？分库的时候除了要思考平时的业务峰值读写QPS外，还要思考到诸如双11大促期间可能达到的峰值，须要提前做好预估。 ...

老版本Safari 格林威治工夫1. 采坑阐明在比拟老的ipad中,应用new Date(2021-03-04T16:00:00.000+0000) 格式化格林威治工夫失败,最初的日期会变成当日的 2. 解决办法function timeChange(time) { var date = time.substr(0, 10); //年月日 var hours = time.substring(11, 13); var minutes = time.substring(14, 16); var seconds = time.substring(17, 19); var timeFlag = date + ' ' + hours + ':' + minutes + ':' + seconds; timeFlag = timeFlag.replace(/-/g, "/"); timeFlag = new Date(timeFlag); timeFlag = new Date(timeFlag.getTime() + 8 * 3600 * 1000); timeFlag = timeFlag.getFullYear() + '-' + ((timeFlag.getMonth() + 1) < 10 ? "0" + (timeFlag.getMonth() + 1) : (timeFlag.getMonth() + 1)) + '-' + (timeFlag.getDate() < 10 ? "0" + timeFlag.getDate() : timeFlag.getDate()) + ' ' + timeFlag.getHours() + ':' + timeFlag.getMinutes() + ':' + (timeFlag.getSeconds() < 10 ? "0" + timeFlag.getSeconds() : timeFlag.getSeconds()); return timeFlag;};

简介： 本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型，并总结在工作中遇到和在社区交换中理解到的造成 Flink 内存应用超出容器限度的常见起因。因为 Flink 内存应用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有严密关系，本文次要探讨 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10+ 的状况。在生产环境中，Flink 通常会部署在 YARN 或 k8s 等资源管理零碎之上，过程会以容器化（YARN 容器或 docker 等容器）的形式运行，其资源会受到资源管理零碎的严格限度。另一方面，Flink 运行在 JVM 之上，而 JVM 与容器化环境并不是特地适配，尤其 JVM 简单且可控性较弱的内存模型，容易导致过程因应用资源超标而被 kill 掉，造成 Flink 利用的不稳固甚至不可用。 针对这个问题，Flink 在 1.10 版本对内存治理模块进行了重构，设计了全新的内存参数。在大多数场景下 Flink 的内存模型和默认曾经足够好用，能够帮用户屏蔽过程背地的简单内存构造，然而一旦呈现内存问题，问题的排查和修复都须要比拟多的畛域常识，通常令普通用户望而生畏。 为此，本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型，并总结在工作中遇到和在社区交换中理解到的造成 Flink 内存应用超出容器限度的常见起因。因为 Flink 内存应用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有严密关系，本文次要探讨 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10+ 的状况。此外，特别感谢 @宋辛童（Flink 1.10+ 新内存架构的次要作者）和 @唐云（RocksDB StateBackend 专家）在社区的答疑，令笔者受益匪浅。 JVM 内存分区对于大多数 Java 用户而言，日常开发中与 JVM Heap 打交道的频率远大于其余 JVM 内存分区，因而常把其余内存分区统称为 Off-Heap 内存。而对于 Flink 来说，内存超标问题通常来自 Off-Heap 内存，因而对 JVM 内存模型有更深刻的了解是十分必要的。 ...

简介： 随着互联网人口红利逐步削弱，基于流量的增长曾经放缓，互联网行业迫切需要找到一片足以承载本身持续增长的新蓝海，产业互联网正是这一巨大背景下的新趋势。咱们看到互联网浪潮正在席卷传统行业，云计算、大数据、人工智能开始大规模融入到金融、制作、物流、批发、娱乐、教育、医疗等行业的生产环节中，这种交融称为产业互联网。而在产业互联网中，有一块不可小觑的畛域是 SaaS 畛域，它是 ToB 赛道的两头力量，比方 CRM、HRM、费控系统、财务零碎、协同办公等等。 SaaS 零碎面临的挑战在生产互联网时代，大家是搜寻想要的货色，各个厂商在云计算、大数据、人工智能等技术基座之上建设流量最大化的服务与生态，基于海量内容散发与流量共享为逻辑构建零碎。而到了产业互联网时代，供应关系产生了变动，大家是定制想要的货色，须要从供应与需要两侧登程进行双向建设，这个时候零碎的灵活性和扩展性面临着前所未有的挑战，尤其是 ToB 的 SaaS 畛域。 特地是对于当下的经济环境，SaaS 厂商要明确，不能再通过烧钱的形式，只关注在本人的用户数量上，而更多的要思考如何帮忙客户降低成本、减少效率，所以须要将更多的精力放在本人产品的定制化能力上。 如何应答挑战SaaS 畛域中的佼佼者 Salesforce，将 CRM 的概念扩大到 Marketing、Sales、Service，而这三块畛域中只有 Sales 有专门的 SaaS 产品，其余两个畛域都是各个 ISV 在不同行业的行业解决方案，靠的是什么？毋庸置疑，是 Salesforce 弱小的 aPaaS 平台。ISV、外部施行、客户均能够在各自维度通过 aPaaS 平台构建本人行业、本人畛域的 SaaS 零碎，建设残缺的生态。所以在我看来，当初的 Salesforce 曾经由一家 SaaS 公司升华为一家 aPaaS 平台公司了。这种演进的过程也印证了生产互联网和产业互联网的转换逻辑以及后者的外围诉求。 然而不是所有 SaaS 公司都有财力和工夫去孵化和打磨本人的 aPaaS 平台，但市场的变动、用户的诉求是实实在在存在的。若要生存，就要求变。这个变的外围就是可能让本人目前的 SaaS 零碎变得灵便起来，绝对建设艰难的 aPaaS 平台，咱们其实能够抉择轻量且无效的 Serverless 计划来晋升现有零碎的灵活性和可扩展性，从而实现用户不同的定制需要。 Serverless 工作流在上一篇文章《资源老本双优化！看 Serverless 颠覆编程教育的翻新实际》中，曾经对 Serverless 的概念做过论述了，并且也介绍了 Serverless 函数计算（FC）的概念和实际。这篇文章中介绍一下构建零碎灵活性的外围因素服务编排—— Serverless 工作流。 Serverless 工作流是一个用来协调多个分布式工作执行的全托管云服务。在 Serverless工作流中，能够用程序、分支、并行等形式来编排分布式工作，Serverless 工作流会依照设定好的步骤牢靠地协调工作执行，跟踪每个工作的状态转换，并在必要时执行您定义的重试逻辑，以确保工作流顺利完成。Serverless 工作流通过提供日志记录和审计来监督工作流的执行，能够轻松地诊断和调试利用。 ...

APM是一种利用性能监控工具，能够帮忙了解零碎行为, 用于剖析性能问题的工具，以便产生故障的时候，可能疾速定位和解决问题, 通过汇聚业务零碎各解决环节的实时数据，剖析业务零碎各事务处理的交易门路和解决工夫，实现对利用的全链路性能监测。 组成构造探针(Agent)：负责在客户端程序运行时搜寻服务调用链路信息，发送给收集器收集器(Collector)：负责将数据格式化，保留到存储器存储器(Storage)：保留程序数据UI界面(Dashboard)：多维度展现数据本文会次要针对 探针 （Agent)， 分享下在.NET 程序中收集程序数据的几种形式，如果须要自研 APM 零碎或者收集数据来进行系统分析，心愿能能够给大家一些帮忙，以下几种形式，大家能够针对本人的场景去抉择，咱们的目标只是收集数据。 手动埋点手动埋点比较简单，咱们须要在一些操作前后能够手动包裹咱们的埋点代码，比方 Http，RPC，DB, MQ 等调用，非常灵活，能够在任意的中央增加咱们的埋点信息，而后汇总数据，按零售送，毛病是对程序的侵入性较高，不太优雅。 Middleware 中间件 & 过滤器 Filter得益于 .NET Core 优良的框架设计, 它具备一个极具扩展性的申请解决管道，咱们能够通过这个管道的定制来满足各种场景下的HTTP解决需要。ASP. NET Core利用的很多个性，比方路由、认证、会话、缓存等，也同时定制音讯解决管道来实现的，所以咱们须要编写自定义的拦挡中间件 InterceptMiddleware，获取到申请上下文 HttpContext, 来拦挡所有的Http申请收集数据，留神这里中间件的地位要放到 UseEndpoints() 的下面，同样能够借助 过滤器 AcitonFilter，来实现同样的成果, 然而这种形式可获取的信息无限，只能拦挡到 Http 申请的一些信息 DiagnosticSource实现：SkyApm-dotnet https://github.com/SkyAPM/SkyAPM-dotnetHttpReports APM https://github.com/dotnetcore/HttpReports 诊断 DiagnosticSource 咱们不常常用，可能都有点生疏，然而它的性能是十分弱小的，它自身是一个基于公布订阅模式的工作模式，咱们能够异步的去收集信息，比方 中间件的进入和退出，HttpClient 调用的开始和完结，并且有很多第三方的库都反对了 DiagnosticSource,这也是微软目前举荐的形式，在改变极少代码的状况下，采集到丰盛的运行数据。 援用 AOP额，面向切面编程，这个须要在咱们的 .NET 程序中援用 AOP 框架，如果是外部零碎的话，我觉的还是能够承受的，常见的框架 AspectCore, Castle.Core, 通过 AOP 的个性，咱们能够拦挡须要获取数据的办法，如果你在我的项目中，广泛应用依赖注入的话，能够达到办法级别的监控，获取到的信息十分可观，另外须要留神的是，获取的信息越具体，数据量也越大，是全量采集数据还是抽样采集也是要思考的点 ETW(Event Tracing for Windows)ETW是Event Tracing for Windows的简称，它是Windows提供的原生的事件跟踪日志零碎。因为采纳内核（Kernel）层面的缓冲和日志记录机制，所以ETW提供了一种十分高效的事件跟踪日志解决方案。这个库我还没怎么用过，生而为人，我很道歉 〒▽〒 Mono.CecilMono.Cecil：一个可加载并浏览现有程序集并进行动静批改并保留的.NET框架， Mono Cecil非常弱小，能够动态注入程序集（注入后生成新的dll程序集）和动静注入程序集（注入后不扭转目标程序集，只在运行时改变程序集行为，腾讯开源的Unity热更解决方案xLua有一个十分吸引人的个性就是Hotfix，其原理是应用Mono.Cecil库对进行C#层编译进去的dll程序集进行IL代码注入。 ...

背景本文次要对杨传辉（日照）《大规模分布式存储系统原理解析与架构实战》、大话存储、网络资源(具体参考文末链接)及集体了解进行整顿，意在构建出存储倒退根本轨迹和一些基本常识，让更多像我一样的初入者有个宏观上的认知。 存储发展史从单机到互联网，存储作为的基础设施，次要倒退都是围绕构建 低成本、高性能、可扩大、易用的指标进行演进，时至今日，在状态上存储分为单机存储、集中存储、分布式存储、云存储、云原生存储 各阶段存储的根本状态如下 各阶段根本状态 存储数据分类 & 模型无论单机存储、分布式存储、云存储都是基于特定利用场景下，对指定数据类型构建对应的存储数据模型 数据分类 数据模型 存储类型常见三种存储类型：块存储、文件存储、对象存储 块存储基于Block块的存储模式，两种常见存储形式： DAS（Direct Attch Storage）， 直连主机存储形式SAN (Storage Area Netowrk)，高速网络链接主机存储形式文件存储附丽网络提供文件存储服务 对象存储构建于键值存储，外围是将数据通路（data）和管制通路（meta）拆散，并且基于对象存储设备（Object-based Storage Device，OSD）构建存储系统，对外以RSETful API模式服务 单机存储基本概念单机存储系统是单机存储引擎（数据结构在机械磁盘、SSD等长久化介质上的实现）的一种封装，对外提供文件、键值、表格或者关系模型的存储服务。 存储引擎存储引擎是存储系统的发动机，决定了存储系统可能提供的性能和性能, 提供性能蕴含： 减少(Create)读取(Retrieve)，随机读取和程序扫描更新(Update)删除(Delete)引擎间差别如下： 引擎 机理 反对 不反对 对应的存储系统 哈希存储引擎 哈希表的长久化实现。基于哈希表构造的键值存储系统，数组+链表的形式实现 增、删、改、随机读取 程序扫描 键值（Key-Value）存储系统 B树存储引擎 B树的长久化实现 增、删、改、随机读取 & 程序扫描 关系数据库 LSM（Log-Structured Merge Tree）树存储引擎 与B树相似，区别在于把一棵大树拆分成N棵小树写时，先写入内存中，到肯定阈值后，写入磁盘，磁盘中的树定期能够做merge操作，合并成一棵大树，以优化读性能 增、删、改、随机读取 & 程序扫描 Bigtable; HBase； 集中式存储基本概念集中式存储绝对与单机存储而言，存储系统中蕴含了更多组件，除了机头（控制器）、磁盘阵列（JBOD）和交换机等设施外，还有治理设施等辅助设施。 参考：集中式存储的根本逻辑示意图 零碎形成机头，整个存储系统的核心部件，通常由控制器、前后端口组成，控制器，通常有二，实现互备高可用，控制器中的软件实现对磁盘的治理，将磁盘抽象化为存储资源池，而后划分为LUN提供给服务器应用。前后端口，前端端口用户为服务器提供存储服务，后端端口用于裁减存储系统的容量（连贯更多的存储设备）磁盘柜(Just a Bound Of Disk ， JBOD)，磁盘挂在服务器外的专用柜里，有独立电源、散热、接口等，外部线缆相连（SCSI），对机头后端端口对立挂载分布式存储基本概念分布式存储系统，是将扩散独立的存储设备通过网络互联，零碎关联，对外作为一个整体提供存储服务。 系统分类分布式文件系统分布式键值零碎分布式表格零碎分布式数据库设计准则参考CAP ...

管理软件的二次开发就是在现有软件产品的根底上，针对客户的个性化需要进行的开发，个别是由软件产品的开发厂商进行，或由厂商提供二次开发接口和源码由第三方来进行。不同于齐全的定制开发，二次开发不是从头开发，是在已有软件的根底上进行的。评估一个二开软件产品是不是合格，开发接口的成熟、欠缺是重要的标记。 一、为什么会存在管理软件的二次开发？ 现有的产品性能不能满足客户的需要，或须要和其他软件进行对接、实现数据的替换和传输等。百度云二次开发个别会依据现有产品手艺和设计状况，须要提供相干的接口或源码，同时须要意识个性化的性能和需要，综合进行设计和开发。 二次开发的工作量是由现有产品的性能与客户个性化需要的差别水平，接口的难易水平、体系的设计（如：模块之间耦合水平低）、产品的扩展性（是不是适宜于二次开发）等综合因素决定的。 二、管理软件二次开发的劣势 1、绝对于齐全的定制开发，二次开发的工作量小、工夫短、危险低。 2、二次开发是在已有产品的根底上进行的，原有产品性能和业务的积攒能够很好的被继承。 3、解决了产品化个性化需要不能满足的问题。 三、管理软件二次开发存在的问题 二次开发的问题通常与现有零碎密切相关，特地是软件系统的架构和设计以及二次开发接口的难易水平。 1.二次开发最好是基于零碎提供的接口进行开发，如果间接针对源代码进行批改和开发，则将在外围源代码的根底上进行处理惩办，这不仅会导致新的谬误和现有性能的不稳固，而且在产商降级规范产品之后，不能间接进行降级，须要从新整合，这种状况是灾难性的。很多用户不清晰问题的严重性，这也是很多软件厂商不违心提供二次开发的起因之一。 2、现有产品需提供成熟和欠缺的系列接口，这是考查一个软件产品是不是成熟和标准的重要指标之一，否则二次开发只能由原厂商进行，如果厂商的服务和反对不实时、不能提供精良的服务，后续的服务和开发无奈进行。不能进行二次开发导致现有体系不能深刻的应用或只能替换，现有的投资和工夫投入都付之东流。 3、不是所有的产品都能进行二次开发，没有成熟和标准的接口，体系设计和编码十分差的体系，二次开发的工夫和老本要远远高于体系的替换和齐全定制开发，这点也是相当重要、容易被疏忽

每到双11，如何保障系统顶峰扛得住、长期安稳是每个大促人必须面对的问题。在往年双11之前，阿里云在上海举办了一场线下交换，阿里大促和稳定性保障负责人、中间件专家、解决方案专家等将历年总结的大促教训分享给参会嘉宾，咱们选取了其中的精彩内容整顿如下。 一、互联网行业稳定性建设的察看与思考第一位分享嘉宾是阿里云华东互联网团队的高级解决方案架构师江煵，他领有十余年的软件开发教训，近些年始终从事云计算方向的开发和架构工作，主导过多个云平台、PaaS平台的开发建设，对于云和互联网架构方面有比拟深刻的了解和实际，目前关注于容器、中间件、Serverless等云原生的技术方向。 江煵在分享中提到，往年咱们在新闻里听到了很多比拟大的宕机事件，宕机的起因其实都很典型，删库跑路、被攻打、没有做好容量布局或者弹性能力有余、零碎更改等。宕机结果还是比较严重，比方某SaaS服务商间接经济损失是两千多万，当天市值上涨10亿；某新能源车制造商网络中断事变当天市值上涨近数百亿美元。股价能涨回来，但对消费者的信念侵害、对公司的品牌名誉的影响等这些很难在短时间内打消掉。 对于行业的稳定性建设现状，不少企业稳定性建设上欠的账还是很多的，一些偏小且偏传统的公司，可能都还没有高可用方面的筹备。即便是中大型公司，在稳定性建设上还是存在短板。 稳定性建设相干的工作很难被看到、被认可或主观评判，不出事变的确有可能是运气，而即便是产生事变，也有可能因为稳定性做的很好且曾经防止了十起其余重大事故。所以须要一些方法来为稳定性建设工作做一些定性甚至定量的评估，让这方面的工作有指标、过程可跟进、后果能测验，所以这方面咱们做了一些摸索和尝试。 这里咱们提出了一个对于稳定性建设成熟度模型的构想，从11个维度，倡议了两种稳定性建设成熟度评估办法：一种是雷达图模式，通过11个指标的打分，得进去一个整体分数；另一个是等级模式，每个指标维度依据建设的欠缺度给0~4分，咱们心愿所有的公司应该至多达到根底级以上，中大型公司能到倒退级，行业头部公司能到成熟级程度。 当然这个成熟度模型自身还不是特地欠缺，当初提出来给大家参考和探讨，将来咱们会继续优化，不光心愿给大家正当的评估参考方法，更心愿能对行业整体水位进行剖析，让各家对本人的稳定性建设在行业内的水位有所理解，便于制订正当的指标。 再给大家疾速的介绍一些稳定性建设的一些思路，稳定性工作的实质无外乎是发现危险和打消危险的过程，危险来自于自身零碎和产品遗留的潜在危险、长期应用导致的零碎腐坏危险、新性能公布和系统升级引入的危险、大促之类的流动带来的危险等，咱们的稳定性工作就是让这些危险可控。 当然保障还有一大利器就是基于阿里云的稳定性建设体系，阿里云提供从资源到方法论全链路的稳定性产品和计划，咱们有在行业内排名前列的客户，仅凭大量的SRE同学，就能基于阿里云的各种高可用能力，提供十分高效稳固欠缺的零碎保障。 二、电商高可用架构演进和大促保障教训分享第二位分享嘉宾是阿里巴巴高可用架构团队的高级技术专家中亭，他是多活容灾&故障演练团队负责人。2011年退出阿里，2015年负责双11负责人，目前负责阿里巴巴经济体高可用畛域的保障及商业化产品的输入工作。 据中亭介绍，目前，高可用畛域的技术产品通过两个云服务向外输入，别离是PTS（性能压测）和AHAS（利用高可用）。在阿里外部，筹备一次双11是一个非常复杂的超级工程，如果业务特地简单，可能波及几十个甚至上百个横纵型我的项目。不过从围绕大促自身这个技术问题，须要解决的问题包含容量、架构、组织等。围绕这三个问题，中亭介绍了高可用技术的演进历史和技术选型，并给出了基于云的高可用解决方案： 1. 阿里全链路压测的完满复制（1）通过压测根底环境革新取得线上生产环境的读写压测能力； （2）积攒压测根底数据和业务流量模型教训，后续可通过购买PTS资源包持续进行常态化全链路压测； （3）对于重大流动能够不便地提前预演，提前准备和应答。 2. 流量防护提供业务零碎全方位可用性防护，从网关防护和利用防护两个层面、入口/利用/利用间/单机负载多维度，晋升零碎的高可用性，包含低成本接入，全方位防护，多语言版本反对，秒级防护能力。 3. 异地多活计划多活解决方案=定制技术产品+咨询服务+生态搭档。 故障演练混沌工程的业余技术和计划：遵循混沌工程试验原理并交融了阿里巴巴外部实际，提供了丰盛故障场景实现，帮忙分布式系统晋升容错性和可恢复性。包含丰盛演练库（根底资源、利用、云产品）；场景化演练（强弱依赖、音讯、数据库等）；企业级实际（红蓝攻防、资损演练等）。 三、秒杀最佳实际和解决方案第三位分享嘉宾是阿里云智能解决方案架构师鹿玄，他经验过大型分布式系统的开发和保护，并在云计算、云原生等畛域有多年从业教训，对系统架构选型，问题排查和性能调优有着丰盛的实战经验，致力于通过云原生架构转型来帮忙阿里云各行业客户实现业务价值。 首先咱们来看秒杀业务流程，流程比较简单，个别就是下订单减库存： 秒杀零碎的设计准则包含以下几点：1 . 热点辨认通过营销流动，卖家独自报名等形式，提前收集信息。 2 . 隔离准则在前端页面、应用层、数据层做好隔离。 3 . 将申请尽量拦挡在零碎上游。 传统秒杀零碎之所以挂，申请都压到了后端数据层，数据读写锁抵触重大，并发高响应慢，简直所有申请都超时，流量虽大，下单胜利的无效流量甚小，比方某种商品只有1000的库存，100w集体来买，实际上绝大部分的申请有效率为0。 4 . 读多写少的场景应用缓存 秒杀是一个典型的读多写少的利用场景，比方某种商品只有1000的库存，100w集体来买，最多1000集体下单胜利，其他人都是查问库存，写比例只有0.1%，读比例占99.9%，非常适合应用缓存。 在秒杀场景中，从架构层面须要思考的事件有以下几点： 1 . 库存缓存 Redis作为大促期间库存扣减的次要承当方。商品ID作为Redis的KEY，将可用库存=(总库存-暂扣库存)值作为Value。利用LUA脚本的事务个性实现在Redis中“读残余库存后扣减”的逻辑 2 . 容量布局 应用阿里云性能测试工具PTS，模仿实在用户申请，验证全国用户实在业务操作对服务端性能、容量和零碎稳定性的影响，确保重大流动安稳撑持。 3 . 性能调优 利用ARMS提供的立体式监控能力，在压测过程中实时监控利用及物理机各项指标，疾速帮忙开发人员定位排查问题，晋升零碎性能。 4 . 限流防刷 ...

JNPF疾速开发平台3.0版最大的降级便是零代码设计器的诞生问世。零代码设计器的呈现再次升高了JNPF疾速开发平台的应用门槛，大大增加了疾速开发平台的便捷和易用性。所谓零代码即通过自动化、可视化零碎进行在线开发，无需编写一行代码，通过拖拽控件便可生成零碎性能，升高开发成本并进步产品质量，更疾速的开发零碎的办法。 零代码开发次要有以下三个特点： 1.无需编写代码：只需在编辑器内将组件拖拽到画布中，再配置组件的款式、数据源和交互动作便可实现对性能的开发； 2.可视化开发：全程可视图形化配置，通过操作界面元素，以可视化的设计形式主动生成可视化利用并实现页面内容，所见即所得； 3.高效复用：平台装备了大量可复用的控件，上千款装备好的UI图标，依据企业数据和业务管理需要，灵便地构建业务管理系统； 因而，零代码开发的次要劣势便是在于三个字：“快、灵、省”。 1.开发快：零代码可视化的开发模式让你免写一行代码，通过拖拽丰盛的组件便可配置生成所需的性能； 2.更新快：企业简直每个月都须要更新零碎，批改一些流程内的问题，零代码的形式让更新更加方便快捷； 3.施行快：企业应用零代码开发信息化零碎时，能够疾速配置几个根底性能即刻上线应用，后续可在应用中不断完善； 1.接口灵便：灵便的接口设计实现各类企业数据互联，放慢业务部署； 2.部署灵便：采纳前后端拆散开发、能够将开发的业务性能直接插入到其它我的项目中； 3.开发灵便：通过点选、拖拽等形式配置所需的性能，打消平台对代码编程人员的依赖； 1.省人力：在开发界，缺人是一个广泛的问题，尤其是高级技术人才，而零代码的劣势在于将开发的难度降到一般水准，大大减少了对开发人员的需要； 2.省工夫：做开发的比谁都在意工夫的重要性，开发速度快的益处在于工夫老本的缩小，能更快的实现我的项目的开发和交付； 3.省老本：软件开发是一个须要继续投入资金的行业，而零代码模式则可能疾速无效的节俭企业的开发成本和收入； 以上这些便是JNPF疾速开发平台全新3.0零代码在线开发版的特点和劣势，疾速开发平台零代码可视化开发的模式将大大助力企业实现疾速、灵便的开发各类业务管理系统，达到大幅度节俭企业老本和减少企业效益的目标。

【转载请注明出处】：https://blog.csdn.net/huahao1989/article/details/108020899 1 应用Safari浏览器调试1.1 关上Mac的 Safari 浏览器的“开发”菜单运行 Safari 浏览器，而后顺次选取“Safari 浏览器”>“偏好设置”，点按“高级”面板，而后勾选“在菜单栏中显示开发菜单”。 1.2 开启IPhone的Safari调试模式启用 Web 查看 性能，关上 iPhone 顺次进入 设置 > Safari浏览器 > 高级 > 网页查看器 > 启用。 1.3 调试步骤先用IPhone 的Safari关上要调试的页面，而后将IPhone连到Mac上，关上Mac的Safari浏览器，在“开发”菜单中选择连贯的手机，找到调试的网页，就能调试了。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,倡议将图片保留下来间接上传(img-R87pDPaA-1597465930291)(https://upload-images.jianshu...]下面这个图是我关上的3g.163.com的页面，接下来就能够应用元素、网络等，配合断点来调试页面了。 2 应用Chrome浏览器调试先将IPhone手机连上电脑进行上面的操作。 2.1 装置部署ios-webkit-debug-proxy在Mac终端中输出如下命令间接应用brew装置，等装置实现之后启动proxy。 brew install ios-webkit-debug-proxyios_webkit_debug_proxy -f chrome-devtools://devtools/bundled/inspector.html过程中遇到的问题执行ios_webkit_debug_proxy -f chrome-devtools://devtools/bundled/inspector.html时报错 Listing devices on :9221Could not connect to lockdownd, error code -21. Exiting.Unable to attach 8cceb9fa5b75c633c39a51c0d2f03980fadd9c5d inspector开始因为权限不够，加 sudo 再次执行，还是报错 Listing devices on :9221Could not connect to lockdownd, error code -3. Exiting.Unable to attach 8cceb9fa5b75c633c39a51c0d2f03980fadd9c5d inspector其实基本不是权限的事，须要重新安装以下安装包 ...

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【转载请注明出处】：https://blog.csdn.net/huahao1989/article/details/108020899 1 应用Safari浏览器调试1.1 关上Mac的 Safari 浏览器的“开发”菜单运行 Safari 浏览器，而后顺次选取“Safari 浏览器”>“偏好设置”，点按“高级”面板，而后勾选“在菜单栏中显示开发菜单”。 1.2 开启IPhone的Safari调试模式启用 Web 查看 性能，关上 iPhone 顺次进入 设置 > Safari浏览器 > 高级 > 网页查看器 > 启用。 1.3 调试步骤先用IPhone 的Safari关上要调试的页面，而后将IPhone连到Mac上，关上Mac的Safari浏览器，在“开发”菜单中选择连贯的手机，找到调试的网页，就能调试了。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,倡议将图片保留下来间接上传(img-R87pDPaA-1597465930291)(https://upload-images.jianshu...]下面这个图是我关上的3g.163.com的页面，接下来就能够应用元素、网络等，配合断点来调试页面了。 2 应用Chrome浏览器调试先将IPhone手机连上电脑进行上面的操作。 2.1 装置部署ios-webkit-debug-proxy在Mac终端中输出如下命令间接应用brew装置，等装置实现之后启动proxy。 brew install ios-webkit-debug-proxyios_webkit_debug_proxy -f chrome-devtools://devtools/bundled/inspector.html过程中遇到的问题执行ios_webkit_debug_proxy -f chrome-devtools://devtools/bundled/inspector.html时报错 Listing devices on :9221Could not connect to lockdownd, error code -21. Exiting.Unable to attach 8cceb9fa5b75c633c39a51c0d2f03980fadd9c5d inspector开始因为权限不够，加 sudo 再次执行，还是报错 Listing devices on :9221Could not connect to lockdownd, error code -3. Exiting.Unable to attach 8cceb9fa5b75c633c39a51c0d2f03980fadd9c5d inspector其实基本不是权限的事，须要重新安装以下安装包 ...