微博Service Mesh实践
微博搜索/丁振凯 2018.07.29 微博Service Mesh实践 —Weibo MeshService Mesh Meetup · BeiJing �2 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh CONTENTS 内容提要为什什么要做跨语⾔言服务化 • 需求 • 趋势Service Mesh Meetup · BeiJing 平台体系 微博Service Mesh实践 Graphite ➢ 实时统计监控 平台微服务相关建设⽐比较完善 Notify Subscribe RegisterService Mesh Meetup · BeiJing 业务部⻔门调⽤用链 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh �5 RPC A WEB A 平台体系 RPC B WEB B Golang 服务 PHP 服务 OR服务 …… RestFul Meetup · BeiJing 趋势 �6 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh 微服务 1 容器器化 2 DevOps 3 云原⽣生 4 服务治理理与业务逻辑解耦,可持续交付跨语⾔言服务化⾯面临的问题 • 改造成本 • 服务治理理Service Mesh Meetup · BeiJing 改造成本 �8 微博Service Mesh实践 - WeiboMesh0 码力 | 43 页 | 1007.85 KB | 5 月前3TiDB中文技术文档
性能测试报告 - v2.0 TiDB Sysbench 性能对比测试报告 - v2.0.0 对比 v1.0.0 - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 当前文档 《TiDB 中文技术文档》 由 进击的皇虫 使用 书栈(BookStack.CN) 进行构建,生成于 2018- 06-25。 书栈(BookStack.CN) 仅提供文档编写、整理、归类等功能,以及对文档内容的生成和导出工具。 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 数值类型 日期和时间类型 字符串类型 JSON 数据类型 TiDB 中文技术文档 目录 README - 7 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 枚举类型 集合类型 数据类型默认值 函数和操作符 函数和操作符概述 表达式求值的类型转换 操作符 控制流程函数 Ping++ 乐视云 零氪科技 威锐达测控 盖娅互娱 游族网络 西山居 FUNYOURS JAPAN 万达网络 佐助金融 360金融 中国电信翼支付 某电信运营商 更多资源 常用工具 PingCAP 团队技术博客 知乎专栏 Weekly 英文文档 README - 10 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 是 PingCAP 公司受 Google Spanner / F10 码力 | 444 页 | 4.89 MB | 5 月前3DeepSeek从入门到精通(20250204)
实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 与 注 释 生成 例如:DeepSeek-R1,GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型: 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上,强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术,比如强化学习、神经符号推理、元学习等,来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型: 适用于大多数任务,非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理,而不强 调深度推理能力。此类模型 模糊需求(如“写个排序代码”) 多轮对话 通用模型 自然交互,无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样?” 强制逻辑链条(如“分三点回答”) 推理模型 需明确对话目标,避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问(如“你害怕AI吗?”) 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导(如“你认为哪种对?”)0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 7 月前3清华大学 DeepSeek 从入门到精通
实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段(Python、 JavaScript) • 自 动 补 全 与 注 释 生成 例如:DeepSeek-R1,GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型: 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上,强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术,比如强化学习、神经符号推理、元学习等,来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型: 适用于大多数任务,非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理,而不强 调深度推理能力。此类模型 模糊需求(如“写个排序代码”) 多轮对话 通用模型 自然交互,无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样?” 强制逻辑链条(如“分三点回答”) 推理模型 需明确对话目标,避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问(如“你害怕AI吗?”) 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导(如“你认为哪种对?”)0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3NJSD eBPF 技术文档 - 0924版本
了解Curve进展:每隔2周的Curve周会说明Curve进展以及讨论相关问题 • 提交bug与建议:http://github.com/opencurve/curve/issues • 参与Curve交流与讨论:微信群,右⼿边⼆维码You can take away • Curve⽂件系统采⽤cache来提升性能,对象存储来降低成本 • ⽬前⾯临Curve⽂件系统客户端延迟较⼤的问题 • 解决延迟有l0 码力 | 20 页 | 7.40 MB | 5 月前3[PingCAP Meetup SH 5.26]上海电信微信营业厅 TiDB 实践 v 1.6
上海电信微信营业厅 TiDB 实践 业务 痛点 选择 测试 上线 特性 业务介绍 ● 运营活动 ● 套餐查询 ● 业务办理 ● 话费充值 ● 账单缴费 当前粉丝:400万+ 月活跃人数:110万+ 7*24小时的服务 业务痛点 DBA 分表 分库 运维 中间件 稳定性 ... 选择 MyCat TIDB Mysql 分片 ... 选型测试 Mysql 主从分表:活动 延迟 Mycat0 码力 | 9 页 | 188.20 KB | 5 月前3金卫-Apache APISIX 借助 Service Mesh 实现统一技术栈的全流量管理
Apache APISIX借助ServiceMesh 实现统一技术栈的全流量管理 金卫(API7 解决方案架构师) • 支流科技 - 解决方案架构师 • Apache APISIX PMC • Apache APISIX Ingress Controller Founder • Apache skywalking committer • Github: https://github.com/gxthrj Ingress处理南北向入口流量 APISIX Service Mesh处理东西向流量 APISIX专用插件配置等通过Amesh 下发 APISIX 全流量代理的价值 节约成本 统一技术栈 统一管理 复用技术经验 未来 结合APISIX xRPC实现 原生异构多协议支持 覆盖Istio各类场景/配置 降低用户迁移成本 Apache APISIX Ingress 0 码力 | 34 页 | 3.50 MB | 5 月前32024 中国开源开发者报告
40 | 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 45 | RAG 的 2024:随需而变,从狂热到理性 51 | 大模型训练中的开源数据和算法:机遇及挑战 57 | 2024 年 AI 编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 谈开源大模型的技术主权问题 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 量达到了40万个,越来越多的开 发者选择凝聚在一起,共同拥抱 开放透明的组织协同。 7 / 111 本年度最受开发者关注的开源组织 2024 年,技术大厂及其大型项 目依然备受关注,它们推动着技 术的快速发展和广泛应用。 同时,「民间」开源组织虽然在 关注度上不及大厂主导的项目, 但它们在某些技术细分领域中却 拥有非常强的影响力和活跃的开 发者社区。 两者的不同发展模式相互补充, 共同推动了国内开源生态的繁荣 与多样化。 Star 数方面,更加注重创 新和技术探索「民间」开源组织 更加「接地气」,受到了更多开 发者的喜爱。 虽然面临资源的挑战,但它们的 灵活性和社区驱动力使得它们获 得了更多开发者的支持。 9 / 111 本年度最活跃的开源组织 不同开源组织在 Issue 解决 和 PR 处理数量上的差异,反映了它 们在开发活跃度、社区参与度和 技术成熟度上的不同战略。 技术大厂主导的项目往往具有较 高的资源投入和社区管理效率,0 码力 | 111 页 | 11.44 MB | 8 月前3大规模微服务架构下的Service Mesh探索之路
敖小剑6月初在深圳举行的GIAC全球互联网架构大会上,蚂蚁金服第一次对外 透露了开发中的Service Mesh产品——Sofa Mesh。 今天我们将展开更多细节,详细介绍蚂蚁金服Sofa Mesh的技术选型, 架构设计以及开源策略。 前言技术选型 Technical 1ü 性能要求 • 以蚂蚁金服的体量,性能不够好则难于接受 • 架构与性能之间的权衡和取舍需要谨慎考虑 ü 稳定性要求 • 以蚂蚁金服的标准,稳定性的要求自然是很高 起点:自研 全新打造;或依托现有SDK Fork,增强,扩展,定制,集成 回馈社区,反哺开源 维持版本更新,同步升级 未来肯定会开源 可扩展和可定制化是必备的 可 控 性 社 区 支 持 技术输出 内部落地 如何让开源产品接受我们的改动? 如何让社区和客户认可我们的产品?开源方案选择之第一代Service Mesh Linkerd • 无控制平面 • Scala编写,基于JVM资源消耗大 功能不能满足蚂蚁的需求,没法做到 类似envoy xds那样的扩展性 • 未来发展前景黯淡 Envoy • 安心做数据平面, 提供XDS API • 设计优秀,性能和稳定性表现良好 • C++编写,和蚂蚁的技术栈差异大 • 蚂蚁有大量的扩展和定制化需求 • 我们非常认可envoy在数据平面上的表现开源方案选择之第二代Service Mesh Istio • 第一选择,重点关注对象 • 奈何迟迟不能发布生产可用版本0 码力 | 37 页 | 7.99 MB | 5 月前3跟我学Shiro - 张开涛
:项目经理、技术总 监、CTO、开发工程师等都是角色,不同的角色拥有一组不同的权限。 隐式角色:即直接通过角色来验证用户有没有操作权限,如在应用中 CTO、技术总监、开 发工程师可以使用打印机,假设某天不允许开发工程师使用打印机,此时需要从应用中删 除相应代码;再如在应用中 CTO、技术总监可以查看用户、查看权限;突然有一天不允许 技术总监查看用户、查看权限了,需要在相关代码中把技术总监角色从判断逻辑中删除掉; 供了更加复杂的实现。 跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 136 第十七章 OAuth2 集成 目前很多开放平台如新浪微博开放平台都在使用提供开放 API 接口供开发者使用,随之带 来了第三方应用要到开放平台进行授权的问题,OAuth 就是干这个的,OAuth2 是 OAuth 协议的下一个版本,相比 OAuth1,OAuth2 资源拥有者(resource owner):能授权访问受保护资源的一个实体,可以是一个人,那我 们称之为最终用户;如新浪微博用户 zhangsan; 资源服务器(resource server):存储受保护资源,客户端通过 access token 请求资源,资 源服务器响应受保护资源给客户端;存储着用户 zhangsan 的微博等信息。 授权服务器(authorization server):成功验证资源拥有者并获取授权之后,授权服务器0 码力 | 219 页 | 4.16 MB | 10 月前3
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