轻松构建基于 Serverless 架构的弹性高可用音视频处理系统
随着计算机技术和 Internet 的日新月异,视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育、娱乐等行业青睐,而在当前, 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善, 如果想要搭建视频点播类应用,告别刀耕火种, 直接上云会扫清硬件采购、 技术等各种障碍,以阿里云为例:
随着计算机技术和 Internet 的日新月异,视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育、娱乐等行业青睐,而在当前, 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善, 如果想要搭建视频点播类应用,告别刀耕火种, 直接上云会扫清硬件采购、 技术等各种障碍,以阿里云为例:
一个使用 Golang 构建的轻量级 CAN 管理服务:CAN-Bridge。作者把复杂的 CAN 配置、端口初始化、状态检测、报文收发封装成 HTTP API,不用再写脚本和记 SocketCAN 指令,还支持自动恢复、Prometheus 监控和容器化部署。适合机器人、工业控制、车载设备等场景做稳定化改造。
如何用普通设备实现海量数据的毫秒级查询?文章分享了在 ThinkPad 上构建 Redis 系统的完整方案,详细解析了数据分片、查询优化和资源调配等关键技术,还提供了针对高效查询的实际案例。轻量化实现,高性能表现,为开发者提供了实用的参考思路,值得深入学习!
如何利用 LDAPS 和 JNDI 注入?本文详细讲解了构建恶意 LDAPS 服务器并利用 Java JNDI 漏洞的过程,还介绍了如何通过 TLS 代理和工具组合来实现漏洞利用。如果你对安全测试或漏洞利用感兴趣,这篇文章提供了全面的实战指南!
本文介绍了OpenTelemetry的历史、架构和基本概念。OpenTelemetry是一个用于统一日志、指标和链路追踪的开源项目,旨在简化可观测性技术栈的复杂性。文章详细介绍了OpenTelemetry的三个核心组件:客户端、OTel Collector和数据存储。通过标准化协议,OpenTelemetry实现了与多种后端系统的兼容,为开发者提供了一种灵活且可扩展的可观测性解决方案。
菜品作为到店餐饮各相关业务的基石,提供了更细粒度的视角理解餐饮供给,为到餐精细化运营提供了抓手。美团到店研发平台/数据智能平台部与天津大学刘安安教授团队展开了“基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建”的科研合作,利用多模态检索实现图文食材的识别,扩展了多模态菜品食材识别的范围,提升了食材识别的准确性。
之前在某电商 App 上浏览商品评论区时,发现一些晒单照片中包含的二维码被马赛克处理了,从马赛克的处理痕迹来看不像是用户手动处理的,更像是机器识别+处理的,对此我更好奇其实现原理了。
借助 ChatGPT,了解到主流的处理方式是通过 OpenCV 识别二维码的位置,并创建一个模糊图层对其覆盖。
最近编写了一个Go程序,向数百万个IP地址发送ICMP ping消息。显然,希望这个过程能尽可能快速高效地完成。因此,这促使我研究各种与网络栈交互和快速发送数据包的各种方法。这是一个有趣的旅程,所以在本文中,我将分享一些学习成果,并记录下来供将来参考:)你将看到,仅使用8个内核就可以达到1880万数据包/秒。这里还有一个GitHub仓库,其中包含了示例代码,可以方便地跟随学习。
KV 存储作为美团一项重要的在线存储服务,承载了在线服务每天万亿级的请求量,并且保持着 99.995% 的服务可用性。在 DataFunSummit 2023 数据基础架构峰会上,我们分享了《美团大规模 KV 存储挑战与架构实践》,本文为演讲内容的整理。文章主要分为四个部分:第一部分介绍了美团 KV 存储发展历程;第二部分分享了内存 KV Squirrel 挑战和架构实践;第三部分阐述了持久化 KV Cellar 挑战和架构实践;最后一部分介绍了未来的发展规划。希望这些内容对大家有所帮助或启发。
双缓冲(double buffering)是高效处理I/O操作的一种并发技术,它使用两个buffer,一个goroutine使用其中一个buffer进行写,而另一个goroutine使用另一个buffer进行读,然后进行交换。这样两个goroutine可能并发的执行,减少它们之间的等待和阻塞。
本文还提供了一个类似Java的java.util.concurrent.Exchanger的Go并发原语,它可以用来在两个goroutine之间交换数据,快速实现双缓冲的模式。 这个并发原语可以在github.com/smallnest/exp/sync/Exchanger找到。
读研期间的一个工作是为实验室的 ChCore 操作系统重写了新的构建系统——ChBuild,主要包括各级 CMake 脚本、配置系统和构建入口脚本。目前构建系统已经跟随 第二版 ChCore Lab 开源,所以现在可以尝试分享一下思路。如果你不了解 ChCore Lab,也没有关系,这里主要是想粗浅地介绍一些 CMake 很有趣且有用的特性和技巧,可以只看关于这些的内容。
下面的讨论基于 ChCore Lab v2 的 lab5 分支,因为这里包含了比较完整的操作系统代码结构。在阅读之前,建议你首先理解 Modern CMake By Example 中的绝大部分内容。