归档: 2023/10

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问题的起点很明确：前端E2E测试失败了，但我们不知道是哪个后端服务拖慢了整个响应。Playwright的截图和视频记录了用户看到的失败，而Zipkin的链路追踪图谱展示了后端微服务间的调用延迟。这两者之间存在一条巨大的鸿沟。用户体验的失败无

2023-10-27 可观测性

Go Zipkin Playwright WebAssembly Prettier Rust

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我们负责的物联网（IoT）数据采集平台的负载测试结果很不乐观。核心的 PostgreSQL 实例在模拟峰值流量下，IOPS 和连接数很快触及了天花板。垂直扩展硬件显然是一个短期方案，成本高昂且治标不治本。水平扩展，即数据库分片，是唯一可行的

2023-10-27 后端架构

Swift Backend Buildah 数据库分片

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一个看似矛盾的技术需求摆在了面前：我们需要一个能稳定处理每秒至少5万次并发写入的事件接收端点，同时，还需要一套逻辑复杂、迭代迅速的后台管理与数据分析API。前者对I/O性能和并发模型要求极为苛刻，后者则要求极高的开发效率和业务表达能力。团队

2023-10-27 架构与设计

Ruby MongoDB Sanic Python 微服务异构系统

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一个前端用户的点击操作，最终在某个缩容到零的 Knative 服务中触发了一个空指针异常。这两个看似遥远的事件，在传统的监控体系中是完全割裂的。前端监控系统可能会记录一次失败的 API 请求，状态码 500，但对失败的根本原因一无所知。后端

2023-10-27 可观测性

Sentry Knative React Next.js 分布式追踪

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管理一个机器学习模型的训练生命周期，本质上是一个复杂的状态管理问题。一个典型的训练任务可能包含数据校验、预处理、特征工程、模型训练、评估、版本化等多个阶段，其中任何一步都可能成功、失败或长时间运行。在真实项目中，我们常常面对的挑战是：如何构

2023-10-27 架构与设计

Go XState Scikit-learn 事件驱动架构 MLOps

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最近团队遇到了一个棘手的状态一致性问题。我们的流处理平台核心是 Apache Flink，它消费实时数据，处理后需要同时写入到两个异构系统中：一个用于在线查询的 PostgreSQL 数据库，另一个是用于全文检索的 Elasticsearc

2023-10-27 分布式系统

Two-Phase Commit (2PC) Tekton Apache Flink NATS gRPC