归档: 2023/10 | setgopro

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团队现有的压测流程越来越成为瓶颈。基于JMeter的脚本是静态的，每次调整并发数、目标URL或持续时间都需要修改XML文件，重新打包，然后手动分发到几台固定的压测机上执行。测试结束后，聚合数百万行的JTL结果文件进行分析，通常是几个小时甚至

2023-10-27 DevOps

Solr TypeScript Nomad 可观测性压测平台

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一个看似健壮的服务发现系统，其最脆弱的环节往往在于对服务实例生命周期的模糊处理。多数系统将服务状态简化为二进制的“在线”或“离线”，这种模型在面对服务启动预热、优雅停机、健康检查抖动（flapping）等真实场景时，显得力不从心。一个实例在

2023-10-27 分布式系统

Node.js 服务发现 XState ScyllaDB 状态机

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一个看似简单的需求摆在了面前：我们需要一个服务，它能接收一个URL，然后分析该页面渲染后的视觉内容。这彻底排除了仅靠HTTP抓取HTML文本进行解析的方案。业务场景要求我们必须处理JavaScript动态渲染、Canvas绘图甚至WebGL

2023-10-27 后端架构

RESTful API ASP.NET Core Keras Puppeteer

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团队扩张后，机器学习项目中的特征工程流程开始失控。最初，特征的定义和生成逻辑散落在各个Jupyter Notebook和独立的Python脚本里。数据科学家们各自为战，一个新特征的上线，往往意味着手动执行一段未经严格测试的SQL，更新一个共

2023-10-27 后端架构

Feature Store Envoy Proxy Koa DVC SQL MLOps

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一个典型的微服务下单流程，涉及订单、支付、库存三个独立服务。当用户支付成功后，库存服务却因为网络抖动扣减失败。此时，订单状态已更新，用户款项已扣除，但商品库存未变。数据出现了不一致，而追踪这个跨越多个服务的失败链条，定位根因，成了一场噩梦。

2023-10-27 分布式架构

RabbitMQ Datadog 分布式事务 Saga OpenTelemetry

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系统监控的复杂性往往不在于单个组件，而在于组件之间的“缝隙”。一个请求进入API，写入SQL Server，然后发布一条消息到Google Cloud Pub/Sub，由另一个后台服务消费。当消费者服务抛出一个异常时，我们在Sentry里看

2023-10-27 可观测性

Google Cloud Pub/Sub OpenTelemetry Sentry Jaeger SQL Server