DevOps 工具包：必备技能 转向 DevOps 就像从瑞士军刀升级到全套工具车。以下是你需要添加到工具带中的内容： 1. 基础设施即代码 (IaC) 手动配置服务器的时代已经过去。现在是时候像对待代码一样对待你的基础设施：版本控制、自动化和可重复。 需要学习的关键工具： * Terraform * AWS CloudFormation * Ansible * Puppet 专业提示：从 Terraform 开始。它与云平台无关，学习曲线较为平缓。 2. 容器化和编排 如果你还没有加入容器的潮流，现在是时候了。容器对于 DevOps 来说就像咖啡对于开发者一样——必不可少。 必须了解的技术： * Docker...

在过去的日子里（比如上周二），我们会生成线程或进程来处理并发请求。但线程就像需要关注的小孩——即使它们什么都不做，也需要资源和注意力。 异步编程的出现改变了这一切：在等待慢操作（如I/O）完成时，可以做其他有用的事情。这就像能够同时做晚餐、洗衣服和追剧——而不会把房子烧掉。 uvloop：为asyncio加速 现在，Python的asyncio已经很不错了，但uvloop就像是喝了三杯浓缩咖啡的asyncio。它是一个用Cython编写的asyncio事件循环的替代品，可以让你的异步代码运行得像打了鸡血的猎豹一样快。 到底有多快？ 根据基准测试，uvloop可以： * 比Node.js快2倍 * 接近Go程序的速度 * 至少比默认的asyncio快2-4倍 这不仅仅是快，而是“眨眼就错过”的快。 安装和使用uvloop 让uvloop运行起来比说服开发者使用浅色模式还简单。方法如下：...

'perf sched' 就像是你 Linux 调度器的显微镜。它是 'perf' 工具套件的一部分，但专注于调度事件。可以把它看作是你的私人侦探，帮助你找出可能导致系统变慢的任务切换、唤醒和迁移的线索。 为什么你应该关心？ * 识别多线程应用程序中的瓶颈 * 优化任务在 CPU 核心间的分配 * 理解并减少时间敏感系统中的延迟 * 调试传统分析无法解决的神秘性能问题 动手实践：'perf sched' 使用指南 让我们卷起袖子，熟悉一些最有用的 'perf sched' 命令。...

让我们快速回顾一下过去。在过去的日子里（即：Kafka 2.4之前），消费者组的再平衡是一个全有或全无的过程。当再平衡开始时，组中的每个消费者都会： 1. 停止处理消息 2. 释放所有分区 3. 等待组协调器分配新分区 4. 获取新分区的偏移量 5. 恢复处理 这种“停止世界”的方法就像在曼哈顿市中心高峰时段尝试平行停车一辆半挂卡车一样高效。这导致了显著的处理延迟，如果处理不当，甚至可能导致消息重复处理。 引入增量协作再平衡 Kafka 2.4引入了一项重大变革：增量协作再平衡。这种方法就像从笨重的半挂卡车升级到一队灵活的电动滑板车。其工作原理如下： * 只有受影响的消费者暂停处理 * 分区在多个较小的步骤中重新分配 * 消费者可以继续处理未受影响的分区 结果？...

假设我们正在使用 Gunicorn 运行一个 Flask 应用程序（因为我们就是这么酷）。我们有几个端点，其中一个表现异常。是时候戴上我们的 py-spy 护目镜，看看发生了什么。 我们的嫌疑犯：CPU 消耗者 这是一个简单的 Flask 应用程序，其中一个处理程序显然有问题： from flask import Flask import time app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return...

在21世纪，我们的目标是建立一个可扩展、安全且合理的日志设置。为此，我们依靠以下三大工具： * Fluentd：日志收集的多功能工具（不想惹恼陈词滥调警察，所以不叫瑞士军刀） * Vector：新晋选手，正在挑战Fluentd的地位 * Loki：Grafana的回答是：“如果日志和指标一样酷呢？” 步骤1：告别Syslog（别哭，这是为了更好） 首先，我们需要果断地放弃Syslog。以下是确保你准备好大迁移的快速清单： * 清点所有Syslog来源 * 识别任何自定义解析或路由规则 * 备份当前的Syslog配置（以防万一） * 通知你的团队（或许还可以订些披萨——变革总是伴随着美食更好） 步骤2：设置Fluentd - 万能日志工具 Fluentd是我们日志之旅的第一站。它的优点如下： * 支持多种输入和输出插件...

竞争者：Nexus 和 Artifactory 在红角，我们有 Sonatype Nexus：自 2008 年以来一直在展示其存储库实力的开源宠儿。在蓝角，JFrog Artifactory：以其强大的功能集而闻名的企业级巨头。 这两个工具都旨在让您在管理包时更轻松，但它们各有独特的风味。让我们来分解一下： Nexus：开源强者 * 优点： * 提供免费开源版本 * 轻量且易于设置 * 对 Maven 存储库的强大支持 * 内置安全功能 * 缺点： * 插件生态系统不够广泛 * 用户界面对某些用户来说可能不够直观 Artifactory：功能丰富的巨人 * 优点： * 广泛的插件生态系统 * 高级元数据管理 * 卓越的工件清理和保留策略...

Delta Lake 是一个开源存储层，为 Apache Spark 和大数据工作负载带来了 ACID 事务。它有一个很酷的功能叫做时间旅行。这就像是数据的版本控制，允许你在任何时间点访问和恢复数据的先前版本。是不是很棒？ 但为什么你应该关心呢？在法规合规的世界中，这个功能简直就是一种超能力。让我们来详细看看： * 审计跟踪变得轻而易举 * 数据血统？小菜一碟 * 重现历史报告？轻松搞定 * 从意外删除或更新中恢复？毫不费力 时间旅行实战：一个实际例子 假设你正在处理需要审计的财务数据。以下是你如何利用时间旅行的优势： from delta.tables import * from pyspark.sql.functions...

让我们来看看什么是布隆过滤器： * 一种空间高效的概率数据结构 * 用于测试元素是否属于集合 * 可能出现假阳性，但绝不会出现假阴性 * 非常适合减少不必要的查找 简单来说，它就像是你数据库的保镖。在真正让你进入数据库之前，它会快速检查某个东西可能在里面。 引入 Redis：快速的助手 为什么选择 Redis？因为它快。快到你眨眼就错过。将布隆过滤器与 Redis 结合，就像给你已经很快的赛车装上火箭。 设置你的 Redis 布隆过滤器 首先，你需要安装 RedisBloom 模块。如果你使用 Docker，只需执行以下命令： docker run -p 6379:6379...

关于OpenAI的语言模型o1和o3的五秒思考 * 2024年9月，公司展示了o1语言模型的预览版。 * OpenAI宣布了o3和o3-mini模型。 * 之前的模型被称为o1。 * 公司故意跳过一个数字，“是出于对Telefonica（一家以O2品牌运营的电信公司）的尊重，以及延续起坏名字的传统，”OpenAI的CEO Sam Altman说。 * 开发者训练o3在回答用户查询前“思考”。 * 模型会有轻微的延迟。 * 它会在给出它认为最准确的答案前重申其推理过程，据TechCrunch报道。 * 用户可以“调整”推理时间——给模型的时间越多，它处理请求的能力就越好。 * 在ARC-AGI测试中，该测试旨在衡量AI学习超出其训练数据的技能的能力，o3得分为87.5%。 * 85%的得分被认为是“人类水平”。 * TechCrunch指出，在外部测试之前，这些结果应谨慎对待。 * 目前，这两个模型对公众不可用，但将开放进行公共安全测试—...

Go 的并发模型结合非阻塞 I/O 技术，可以显著提升应用程序的性能。我们将探讨 epoll 的工作原理，goroutines 如何让并发编程变得轻松，以及如何使用 channels 创建优雅高效的 I/O 模式。 Epoll 之谜 首先，让我们揭开 epoll 的神秘面纱。它不仅仅是一个高级的轮询系统，而是 Go 高性能网络的秘密武器。 那么，epoll 到底是什么？ Epoll 是 Linux 特有的 I/O...

我们正在使用 Quarkus Jakarta 构建一个自定义的 Prometheus 导出器，重点是避免高基数并确保高效的指标。准备好迎接一些指标魔法吧！ 为什么要自定义导出器？我们不是在重新发明轮子吗？ 在深入探讨之前，让我们先解决一个问题：为什么要费心自定义导出器，而不是使用现成的解决方案？ * 定制化指标：您的应用程序是独特的，有时您需要的指标并不是现成的。 * 性能优化：自定义导出器可以让您微调测量内容，可能减少开销。 * 避免指标爆炸：强大的能力伴随着巨大的责任——以及避免高基数陷阱的能力。 设置 Quarkus Jakarta 项目 首先，让我们启动并运行我们的 Quarkus 项目。如果您是 Quarkus 的新手，可以将其视为 Jakarta...

在我们开始健身之旅之前，先来聊聊为什么我们要费心去做这件事。Kafka 消费者如果占用大量内存，可能会导致： * 处理时间变慢 * 基础设施成本增加 * OOM 错误风险增加（没人喜欢凌晨三点被叫醒） * 整体系统稳定性降低 所以，让我们撸起袖子，开始减肥吧！ 堆外内存：秘密武器 首先是我们的武器库：堆外内存。它就像内存世界的高强度间歇训练——高效而强大。 堆外内存是什么？ 堆外内存存在于 Java 主堆空间之外。它由应用程序直接管理，而不是 JVM 的垃圾收集器。这意味着： * 更少的 GC 开销 * 更可预测的性能 * 能够处理更大的数据集而不增加堆大小 在 Kafka...

Seccomp，全称为“安全计算模式”，就像是容器系统调用的保镖。它决定哪些系统调用可以获得内核的VIP访问权限，而哪些则被拒之门外。但在深入细节之前，让我们先来看看为什么你应该关心这个问题。 为什么要关心系统调用限制？ * 减少攻击面：更少的系统调用 = 更少的潜在漏洞 * 改善容器隔离：防止那些好奇的容器到处窥探 * 增强安全态势：谁不想晚上睡得更安稳呢？ 现在我们已经引起了你的注意，让我们卷起袖子，动手实践一些实际的seccomp实现。 设置seccomp：分步指南 步骤1：分析你的应用程序 在我们随意阻止系统调用之前，我们需要知道我们的应用程序实际上需要哪些调用。以下是创建系统调用配置文件的方法： # 使用strace运行你的容器 docker run --rm -it --name syscall_profiling your_image...

优化 MongoDB 以应对写密集型工作负载： * 选择一个能均匀分配写入的分片键 * 监控和管理块平衡 * 微调索引以提高写入效率 * 谨慎使用写入确认 * 考虑使用 WiredTiger 存储引擎 写入优化：了解你的工作负载 在我们深入优化技术之前，先来了解一下我们正在处理的内容。MongoDB 中的写密集型工作负载通常包括： * 高频插入操作 * 频繁更新现有文档 * 批量写入操作 * 时间敏感的数据摄取 如果这听起来像是你的用例，那么你来对地方了。现在，让我们开始动手吧！ 分片键选择：写入分布的基础 选择正确的分片键就像为摩天大楼挑选完美的地基——如果选错了，其他一切都会变得异常艰难。对于写密集型工作负载，你的分片键应该： * 在分片之间均匀分配写入 * 避免热点 * 随着数据增长水平扩展 以下是一个适合时间序列数据集合的分片键示例： db....