相关分享
Go协程池深度解析:原理、实现与最佳实践
文章系统解析 Go 协程池的实现原理和实践,包括为何需要协程池、基本实现方式、协程数设置依据及性能对比测试。示例代码演示如何手动构建协程池,并推荐三种高性能第三方库(如 ants、tunny)。适合进行高并发控制和资源管理优化的场景。
学习了解数据仓库中的分层概念
本文详细介绍了数据仓库的分层概念,包括数据运营层(ODS)、数据仓库层(DW)和数据应用层(APP)。其中,DW层进一步细分为数据明细层(DWD)、数据中间层(DWM)和数据服务层(DWS)。文章阐述了各层的功能和作用,并通过实例说明如何在实际业务中应用这些分层概念。该内容适合数据工程师、数据分析师、数据架构师以及对数据仓库设计和实现感兴趣的技术人员阅读。
配置 harbor 及 docker 等使用 https
默认情况下,Harbor不提供证书。可以在没有安全性的情况下部署Harbor,这样您就可以通过HTTP连接到它。但是,只有在没有连接到外部internet的空间隙测试或开发环境中才可以使用HTTP。在没有空间隙的环境中使用HTTP会暴露给中间人攻击。在生产环境中,始终使用HTTPS。如果启用带公证人的内容信任对所有images进行正确签名,则必须使用HTTPS。要配置HTTPS,必须创建SSL证书。您可以使用由受信任的第三方CA签名的证书,也可以使用自签名证书。本节介绍如何使用OpenSSL创建CA,以及如何使用CA签署服务器证书和客户端证书。
容器技术驱动下的代码沙箱实践与思考
本文探讨了基于容器技术的代码沙箱应用,旨在隔离代码执行环境,提升安全性和稳定性。通过 Docker 容器创建语言镜像,支持多语言代码执行。文章介绍了使用 Jupyter 实现代码可视化,并借助 nbformat 和 nbconvert 管理和执行 Jupyter 笔记本,增强代码展示效果。此方案不仅提高了开发灵活性,还便于在 AI 编程中实时展示和分析结果。
基于 Docker 搭建开发环境(三):链路追踪
本文介绍了通过 Docker 配置 OpenTelemetry 和 Jaeger,实现分布式链路追踪。详细讲解了如何使用 OpenTelemetry Agent 和 Collector 配置尾部采样策略,识别慢请求和错误。结合 Prometheus 和 Grafana,构建全面的监控和追踪系统。提供了具体的 `docker-compose.yml` 配置文件示例,适合需要全链路可观测性的分布式应用开发环境。
基于 Docker 搭建开发环境(二):EFK 日志套件
本文介绍了如何使用 Docker 和 EFK(Elasticsearch、Fluentd、Kibana)套件构建日志管理系统,通过 Fluentd 将 NACOS 和业务日志集中发送至 Elasticsearch,方便数据分析和故障排查。文章提供了 `docker-compose.yml` 配置文件示例,解决了插件安装、权限设置和健康检查等常见问题,为构建灵活高效的日志管理系统提供了实用方法。
基于 Docker 搭建开发环境(一):数据库+监控
本文介绍了使用 Docker 构建开发环境的步骤,涵盖 MySQL 数据库配置、Nacos 服务发现与配置管理、Prometheus 监控及 Grafana 可视化。通过 Docker Compose 结构化配置,实现了多组件集成。文章提供了详细的 `docker-compose.yml` 文件示例,并探讨了自动接入监控、应用打包等优化方向,适用于需要集中管理多项开发工具的场景。
大前端:如何突破动态化容器的天花板?
长久以来,容器要实现动态化和双端复用,难免要牺牲掉一些性能。有没有办法让动态化容器的性能尽可能接近原生?美团金服大前端团队给出了一种解决方案,尝试突破动态化容器的天花板。
OpenTelemetry 实践指南:历史、架构与基本概念
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。
使用Rust捕获和解析网络包
这篇文章介绍了如何使用Rust编程语言捕获和解析网络包,以提取TCP时间戳并计算网络延迟。作者利用pcap库捕获网络包,并使用pdu库解析TCP选项中的时间戳信息,结合哈希映射存储五元组信息以计算往返时间。文中提供了代码示例,展示了在Mac系统上实现这一过程的步骤。
