场景应用

作者 | 黄子毅（紫益） 阿里前端技术专家 导读 ：前端开发者是最早享受到 “Serverless” 好处的群体，因为浏览器就是一个开箱即用、甚至无需为计算付费的环境！Serverless 把前端开发体验带入了后端，利用 FaaS 与 BaaS 打造一套开箱即用的后端开发环境。本文作者将从前端角度出发，为你讲述 Serverless 带来的收益及挑战。 引言 Serverless 是一种 “无服务器架构”，让用户无需关心程序运行环境、资源及数量，只要将精力 Focus 到业务逻辑上的技术。 现在公司已经实现 DevOps 化，正在向 Serverless 迈进，而为什么前端要关注 Serverless？ 对业务前端同学： 会改变前后端接口定义规范； 一定会改变前后端联调方式，让前端参与服务器逻辑开发，甚至 Node Java 混部； 大大降低 Nodejs 服务器维护门槛，只要会写 JS 代码就可以维护 Node 服务，无需学习 DevOps 相关知识。 对一个自由开发者： 未来服务器部署更弹性，更省钱； 部署速度更快，更不易出错。 前端框架总是带入后端思维，而 Serverless 则是把前端思维带入了后端运维。 前端开发者其实是最早享受到 “Serverless” 好处的群体。他们不需要拥有自己的服务，甚至不需要自己的浏览器，就可以让自己的 JS 代码均匀

1. 概述 本文以淘宝作为例子，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。 2. 基本概念 在介绍架构之前，为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解，下面对几个最基础的概念进行介绍： 分布式 系统中的多个模块在不同服务器上部署，即可称为分布式系统，如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上，或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上 高可用 系统中部分节点失效时，其他节点能够接替它继续提供服务，则可认为系统具有高可用性 集群 一个特定领域的软件部署在多台服务器上并作为一个整体提供一类服务，这个整体称为集群。如Zookeeper中的Master和Slave分别部署在多台服务器上，共同组成一个整体提供集中配置服务。 在常见的集群中，客户端往往能够连接任意一个节点获得服务，并且当集群中一个节点掉线时，其他节点往往能够自动的接替它继续提供服务，这时候说明集群具有高可用性 负载均衡 请求发送到系统时，通过某些方式把请求均匀分发到多个节点上，使系统中每个节点能够均匀的处理请求负载，则可认为系统是负载均衡的 正向代理和反向代理 系统内部要访问外部网络时，统一通过一个代理服务器把请求转发出去，在外部网络看来就是代理服务器发起的访问

Redis 的六种特性 l Strings l Hashs l Lists l Sets l Sorted Sets l Pub/Sub Redis 各特性的应用场景 Strings Strings 数据结构是简单的 key-value 类型， value 其实不仅是 String ，也可以是数字。 常用方法 方法 说明 特性 set 设置 key 对应的的值为 String 类型的 value get 获取对应 key 对应的 String 的值，如果不存在返回 nil setnx 设置可以为对应的值为 String 类型的 value ，如果 key 存在返回 0 不覆盖，不存在返回 1 nx 的意思为 not exist Set the value of a key, only if the key does not exist setex 置 key 对应的值为 String 类型的 value ，并指定此键值对应的有效期 SETEX key seconds value 例： setex mykey 10 你好 setrange 设置 key 的 value 的子字符串 setrange key 位置 替换的内容 如果替换内容没有原 value 长 , 则原 value 剩余的内容将被保留 mset 一次设置多个 key 的值，成功返回 ok ，失败返回 0 ，

Redis是一个key-value存储系统，现在在各种系统中的使用越来越多，大部分情况下是因为其高性能的特性，被当做缓存使用，这里介绍下Redis经常遇到的使用场景。 Redis特性 一个产品的使用场景肯定是需要根据产品的特性，先列举一下Redis的特点： 读写性能优异 持久化 数据类型丰富 单线程 数据自动过期 发布订阅 分布式 这里我们通过几个场景，不同维度说下Redis的应用。 高性能适合当做缓存 缓存是Redis最常见的应用场景，之所有这么使用，主要是因为Redis读写性能优异。而且逐渐有取代memcached，成为首选服务端缓存的组件。而且，Redis内部是支持事务的，在使用时候能有效保证数据的一致性。 作为缓存使用时，一般有两种方式保存数据： 1、读取前，先去读Redis，如果没有数据，读取数据库，将数据拉入Redis。 2、插入数据时，同时写入Redis。 方案一：实施起来简单，但是有两个需要注意的地方： 1、避免缓存击穿。（数据库没有就需要命中的数据，导致Redis一直没有数据，而一直命中数据库。） 2、数据的实时性相对会差一点。 方案二：数据实时性强，但是开发时不便于统一处理。 当然，两种方式根据实际情况来适用。如：方案一适用于对于数据实时性要求不是特别高的场景。方案二适用于字典表、数据量不大的数据存储。 丰富的数据格式性能更高，应用场景丰富

1、引言 本文以设计淘宝网的后台架构为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的14次演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知。文章最后汇总了一些架构设计的原则。 2、程序员成长线 这是一条成长线的表意图，有两个部分：图上左侧的路径，是匹配不同成长阶段，对应不同职业角色；右侧是一条由不同成长阶段组成的成长线，包括如下： 征途：启程之初 修炼：程序之术 修行：由术入道 徘徊：道中彷徨 寻路：路在何方 蜕变：破茧成蝶 3、相关文章 《 新手入门：零基础理解大型分布式架构的演进历史、技术原理、最佳实践 》 《 腾讯资深架构师干货总结：一文读懂大型分布式系统设计的方方面面 》 《 一篇读懂分布式架构下的负载均衡技术：分类、原理、算法、常见方案等 》 《 快速理解高性能HTTP服务端的负载均衡技术原理 》 《 知乎技术分享：从单机到2000万QPS并发的Redis高性能缓存实践之路 》 《 达达O2O后台架构演进实践：从0到4000高并发请求背后的努力 》 《 小米技术分享：解密小米抢购系统千万高并发架构的演进和实践 》 《 通俗易懂：如何设计能支撑百万并发的数据库架构？ 》 4、基本概念 在介绍架构之前，为了避免部分读者对架构设计中的一些概念不了解，下面对几个最基础的概念进行介绍。 1）什么是分布式？ 系统中的多个模块在不同服务器上部署

1.政府机关单位： 政府机关单位大门口，单位办公区进出口，结合人脸识别闸机进行人员和访客的进出管理。能够有效疏导人流、管理整栋大楼人员出入权限，为人员管理提供了高效解决方案。有效地帮助管理者加强安防监管，防止资金损失和声誉损失。人脸识别人行通道闸机非接触式的识别方式让通行人员进出政府单位变得更加的方便、快捷，从而为他们提高工作效率，快速应对紧急特殊情况的发生。 2.企业： 企业大门入口，安装使用人脸识别闸机与企业大门联动，管理企业内人员出入权限，通过人脸识别门禁系统与后台管理系统结合，可实现人员身份识别、VIP 迎宾服务、员工考勤、访客登记、陌生人提醒、日常数据统计、查询等功能。人脸识别闸机在进出人员身份识别上将更加的准确、可靠，不仅避免出现冒用他人证件进入企业单位办公区域的现象发生，同时，也通过智慧化的识别方式让办公楼内的工作人员可以避免因为忘记带相关证件而被阻拦在外的尴尬，使得他们也能顺利进入考勤和投入到工作中。 3.工厂： 大型企业工厂人员流动性大，是人脸识别闸机的高频应用场景。用于通道管理起到事半功倍的作用。人脸识别闸机通过准确的识别，也避免了无关社会人员进入工厂闹事，乃至避免发生各种危害在工厂单位内工作人员的人身安全与财产安全的现象，大大提高工厂内工作人员的人身安全。 4.学校： 幼儿园、高校图书馆、高校宿舍公寓等人员密集的场合使用人脸识别闸机

前言 在往期的文章中，我们为大家做了很多科普向的讲解，相信只要将UCK微课堂的过往文章认真的阅读一番，就可以对区块链技术有一个初步的了解。 这么多期课程下来，我们不难看出，数字货币是目前为止区块链技术的主要表现形式之一，但数字货币并不代表区块链技术，仅仅是区块链技术中的一环。 我在过往的文章中，也穿插着为大家讲解了UCK的核心技术与价值远景，而UCK也会发行属于我们自己的数字资产—— UCK 。 UCK是一种去中心化的数字资产，基于区块链技术，是依附于UCK生态产生的token，总量恒定为 10 亿。 那么，数字货币的价值究竟体现在哪呢？ 本篇文章就由小编来为大家好好讲讲，数字货币的价值。 通证——无限的可拓展性 讲到数字货币的价值，就不得不先讲一下通证(token)。 通证的定义是可流通的加密数字凭证，它可以包含很多的种类：证件类通证、功能类的凭证 以及权益类的通证等，而区块链则是进行通证的最佳平台。 虽然没有区块链我们也可以进行通证，但是在区块链已经产生的条件下，如果我们还用别的方式来进行通证，就相当于在产生了文字、纸、笔之后，我们还用绳结来计算。 在区块链中的通证，其本身的定义也产生了一些变化——区块链上可流通的加密数字权益证明。通俗来讲，就是初学者眼中的代币的意思。当然，仅仅把通证当成代币，是非常狭义的。 我们可以将通证的价值划归为如下几种：

一、概要 1.分布式安全服务编排概念 2.须弥(Sumeru)关键实现思路 3.应用场景 二、前言 在笔者看来，安全防御的本质之一是增加攻击者的攻击成本，尤其是时间成本。那么从防御的角度来说，如何尽早和及时地发现潜在的安全风险变得尤为重要，因此安全扫描对时效性要求很高。在进行自身检测的同时，数以万计攻击者也在时刻探测着你的安全风险。乐观者可能不以为然，但事实上做安全就是木桶原理，短板是攻击者的首选。如果加上验证程序开发和落地的时间开销，可能又会造成一定的发现时延。有时候出了问题，就要与时间赛跑，及时避损或止损。 另外，分布式技术一直以来被用于解决单机性能瓶颈，而且像漏洞扫描器这类安全产品开发者对分布式这个概念也一直有着很深的执念，因为在漏报率和误报率达到某种瓶颈之后，扫描速度成为了另外一个突破口。 安全扫描周期较长也是我们在之前实际工作中遇到的痛点，加上安全防御是整个面而不是单个点，所以想要形成面，需求真的是不要太多，所以扫描工具研发和运维成本较高的问题也同样令人头秃，借此，本文为大家介绍宜信安全团队应用分布式安全服务编排的实践经验，虽说依然存在许多不足之处，但也达成了不少预期效果，总之，希望大家能有所收获或参考。 三、需求简述 3.1 缩短安全扫描周期 举例：端口扫描周期较长，目标：10000+个IP ，全端口+服务指纹扫描，从7小时优化到30分钟内。Masscan

戳蓝字“ CSDN云计算 ”关注我们哦！ 来源 | 北京物联网智能技术应用协会 5G网络技术主要分为三类：核心网、回传和前传网络、无线接入网。 核心网 核心网关键技术主要包括：网络功能虚拟化（NFV）、软件定义网络（SDN）、网络切片和多接入边缘计算（MEC）。 1 网络功能虚拟化（NFV） NFV，就是通过IT虚拟化技术将网络功能软件化，并运行于通用硬件设备之上，以替代传统专用网络硬件设备。NFV将网络功能以虚拟机的形式运行于通用硬件设备或白盒之上，以实现配置灵活性、可扩展性和移动性，并以此希望降低网络CAPEX和OPEX。 NFV要虚拟化的网络设备主要包括：交换机（比如Open vSwitch）、路由器、HLR（归属位置寄存器）、SGSN、GGSN、CGSN、RNC（无线网络控制器）、SGW（服务网关）、PGW（分组数据网络网关）、RGW（接入网关）、BRAS（宽带远程接入服务器）、CGNAT（运营商级网络地址转换器）、DPI（深度包检测）、PE路由器、MME（移动管理实体）等。 NFV独立于SDN，可单独使用或与SDN结合使用。 2 软件定义网络（SDN） 软件定义网络（SDN），是一种将网络基础设施层（也成为数据面）与控制层（也称为控制面）分离的网络设计方案。网络基础设施层与控制层通过标准接口连接，比如OpenFLow（首个用于互连数据和控制面的开放协议）。

存储快照实现原理 https://www.cnblogs.com/tcicy/p/8444306.html 存储快照有两种实现方式：COW(写时复制 Copy-On-Write )、ROW(写重定向 Redirect-On-Write )，两种实现方法有区别，造成读写性能、应用场景有比较大的区别。 COW： 原理见下图(从网上找的，没自己画)。 1)原卷数据是A~G。此卷Metedata像指针一样指向这些数据。 2)当做快照时，重新复制一份Metedata，并且也指向这些A~G数据。 3)当有数据要写入到源卷时(下图写入D')，写入到D的原位置之前，需要把D拷贝出放到一个新位置。然后修改快照的Metedata的其中一个指针指向拷贝出的位置[D](图中是Snapshot data的存储位置)。同时，把D’写入到D原来的位置。 此方式可以看出，源卷的Metedata的是没有变化的。对原卷是连续的数据，多次快照，多次写之后还是 连续的数据 ，因此读性能或者对单个位置的多次写性能都不会有很大的影响。 但是， 快照的数据是非连续的 ，如数据ABCEFG还是在源卷的位置，是连续数据。而数据D在存储的其他位置，非连续。 如果多次快照，不同位置的多次读写后，快照的数据可能就比较混乱。造成对快照的读写延时较大。 应用场景： 这种实现方式在第一次写入某个存储位置时需要完成一个读操作（读原位置的数据）