1.需求背景 在微服务架构中，通常一个系统会被拆分为多个微服务，面对这么多微服务客户端应该如何去调用呢？如果根据每个微服务的地址发起调用，存在如下问题： 1.客户端多次请求不同的微服务，会增加客户端代码和配置的复杂性，维护成本比价高 2.认证复杂，每个微服务可能存在不同的认证方式，客户端去调用，要去适配不同的认证 3.存在跨域的请求，调用链有一定的相对复杂性（防火墙/浏览器不友好的协议） 4.难以重构，随着项目的迭代，可能需要重新划分微服务为了解决上面的问题，微服务引入了API网关的概念，API网关为微服务架构的系统提供简单、有效且统一的API路由管理，作
引言随着移动互联网时代的大步跃进，互联网公司业务的爆炸式增长发展给传统行业带来了巨大的冲击和挑战，被迫考虑转型和调整。对于我们传统的航空行业来说，还存在传统的思维、落后的技术。一项新业务从提出需求到立项审批、公开招标、项目实施、上线、交付运维，没有一年半载下不来。而此中最为严重的问题是，系统交付时的功能可能已经偏离最初的需求，系统使用方不满意，IT人员觉得付出的劳动没有被认可，双方矛盾加剧。大力发展移动互联网业务，因此对业务需求的响应速度有了更高的要求，越来越多传统应用架构，为了适应不断变化的业务需求和难以预估的访问量而开始进行分布式改造、微服务改造，实现持续集成、持续发布、自动化测试、支持弹
一本书讲透ChatGPT，实现从理论到实践的跨越！大模型技术工程师必读OpenAI在2022年11月推出了人工智能聊天应用—ChatGPT。它具有广泛的应用场景，在多项专业和学术基准测试中表现出的智力水平，不仅接近甚至有时超越了人类的平均水平。这使得ChatGPT在推出之初就受到广大用户的欢迎，被科技界誉为人工智能领域的新里程碑。人们在为生成式人工智能所带来的多模态内容创作效率的提升而欢呼时，常常低估ChatGPT的推理能力。这种能力使ChatGPT不仅能作为新一代人机交互的核心，还能作为智能代理来构建自动化和半自动化的工作流程，甚至使它能与工业控制或机器人领域相结合，引发深刻的社会变革。许多
半年多来，Meta开源的LLaMA架构在LLM中经受了考验并大获成功（训练稳定、容易做scaling）。沿袭ViT的研究思路，我们能否借助创新性的LLaMA架构，真正实现语言和图像的架构统一？在这一命题上，最近的一项研究VisionLLaMA取得了进展。VisionLLaMA在图像生成（包含Sora依赖的底层的DIT）和理解（分类、分割、检测、自监督）等多个主流任务上相较于原ViT类方法提升显著。论文标题：VisionLLaMA:AUnifiedLLaMAInterfaceforVisionTasks论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.00522代码地址：https
大家好，我是飘渺。如果你的微服务需要向第三方开放接口，如何确保你提供的接口是安全的呢？1.什么是安全接口通常来说，要将暴露在外网的API接口视为安全接口，需要实现防篡改和防重放的功能。1.1什么是篡改问题？由于HTTP是一种无状态协议，服务端无法确定客户端发送的请求是否合法，也不了解请求中的参数是否正确。以一个充值接口为例：http://localhost/api/user/recharge?user_id=1001&amount=10如果非法用户通过抓包获取接口参数并修改user_id或amount的值，就能为任意账户添加余额。1.1.1如何解决篡改问题？虽然使用HTTPS协议能对传输的明文
什么是架构演进？定义：通过设计新的系统架构来应对业务和技术的发展变化目的：应对业务发展带来新的复杂度；2.应用技术发展带来的复杂度新的解决方法。关键点：1.新架构；2.新的复杂度；3.新的方法。举例说明：1.淘宝去IOE是因为业务发展大了后，IOE的成本和可控性难以满足，而不是性能。2.引入容器化来实现弹性部署，降低成本，提升运维效率。架构重构和架构演进有什么不同点？架构重构：基本做法：调整架构目的：修复架构质量问题是否修复问题：是是否改变系统能力：否手段：引入缓存，分库分表架构演进：基本做法：设计新架构目的：新的复杂度、新的方法是否修复问题：可以修复问题，但不是主要目的，例如引入深度学习提升
编译|言征 出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）生成式人工智能是否会取代人类程序员？可能不会。但使用生成式人工智能的人类可能会，可惜的是，现在还不是时候。目前，我们正在见证LLM领域的激烈竞争。仅仅是谷歌的生成式人工智能产品就已经变得非常丰富——其最新的开放模型Gemma就是LLM快速缩小的最新例证（是时候称它们为小型语言模型了吗？）。对于DevOps社区来说，更重要的是我们看到专门针对代码生成的其他LLM的开发速度非常快，例如Meta最近更新的CodeLlama70B。自然，生成式人工智能让不少开发者感到紧张。最近的一项研究中，近一半的开发者表示担心自己当前的技术能力集在生
在微服务架构或者分布式系统中，客户端如何捕捉服务端的异常？这里说的客户端指调用方、服务端指被调用方，它们通常运行在不同的进程之中，这些进程可能运行在同一台服务器，也可能运行在不同的服务器，甚至不同的数据机房；其使用的技术栈可能相同，也可能存在很大的差异。为什么在Java、C#等高级语言中，程序遇到无法处理的情况，或者不满足运行条件时，比如除数是0的情况，底层代码通常会通过抛出异常（Exception）的方式向上层传递问题，上层代码通过try-catch的方式捕捉异常并进行处理，不过这种方式一般只能在同一个进程中使用，如果跨进程就没办法直接使用了。有的同学可能会问：为什么要跨进程传递异常呢？大家
微服务中的灰度发布（又称为金丝雀发布）是一种持续部署策略，它允许在正式环境的小部分用户群体上先部署新版本的应用程序或服务，而不是一次性对所有用户同时发布全新的版本。这种方式有助于在生产环境中逐步验证新版本的稳定性和兼容性，同时最小化潜在风险，不影响大部分用户的正常使用。1.灰度发布关键步骤在SpringCloud微服务架构中，实现灰度发布通常涉及到以下几个方面：流量分割：根据一定的策略（如用户ID、请求头信息、IP地址等）将流入的请求分配给不同版本的服务实例。使用SpringCloudGateway、Zuul等API网关组件实现路由规则，将部分请求定向至新版本的服务节点。版本标识：新版本服务启
在微服务架构中，服务之间的通信是至关重要的。今天我们将学习如何使用SpringCloud中的Feign来简化服务之间的调用，并处理通信过程中的异常情况。核心知识介绍Feign简介： Feign是一种声明性的、模板化的HTTP客户端。它使得编写Web服务客户端变得更加简单。我们可以通过Feign定义接口，然后通过注解方式来实现服务之间的调用，使代码更加简洁。服务调用： 我们将学习如何在一个微服务中使用Feign来调用另一个微服务的API。通过定义Feign客户端接口，我们可以像调用本地方法一样调用远程服务的方法。异常处理： 在服务之间的通信中，异常是不可避免的。我们将学习如何处理Feign调用中
