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MPL - 模块化的流水线库

尽管通过自动化部署加快了开发速度,但由于在 DevOps 方面缺少协作,我们一个客户正因此而放慢产品的上市时间。虽然他们也投入了资源来做 DevOps ,但每条生产流水线都是独立设置的,迫使团队为每个项目重新造轮子。更糟糕的是,由于没有跨团队协作,平台中的任何错误又会出现在每条新的流水线中。许多客户都有类似的问题存在,因此我们决定开发一个既能帮助现有客户,又能适应未来使用需求的通用工具。使用通用框架且标准化的 CI/CD 平台是最显而易见的选择,但这将导致缺少灵活性的单体结构(monolithic structure),最终会变得举步维艰。每个团队都需要在自己的流水线上工作,基于此,我们开发了一个方便 DevOps 流水线的每个可重用部分可供以后使用的解决方案 — Jenkins 驱动的模块化流水线库。

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Python 虚拟环境 virtualenv

Python 今天我们就不聊了。接下来咱们说说virtualenv,英文比较好的同学,可能已经猜到了一半,virtual,即:虚拟的。那env是什么鬼?environment吗?所以翻译成中文就是”虚拟环境“。     到底什么是虚拟环境呢?顾名思义,它是一个虚拟出来的环境。通俗的来讲,可以借助虚拟机,docker来理解虚拟环境,就是把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,而且各个容器之间互相隔离,互不影响。我们要学习Django,我们通过这个环境搞一个Django的虚拟环境就好了。 【前提概要】     Django也是一个非常流行的web框架。由于Django的迭代更新非常快,也比较频繁,所以有一些过时的东西需要丢弃掉,一些新的东西需要加进来,从而导致不同的版本之间不兼容。比如Django1.3、Django1.4、Django1.8之间就有很大的差异性。     或者是说,以Python的版本举例,现在工作中使用的Python版本与Python2.x和Python3.x两种。 【故事背景】   假设要进行Python web开发,使用的是Django。手上还有两个老项目A和B需要维护,而新项目C也正在开发中。这里项目A使用的是django1.3,项目B使用的是django1.4,而新项目C使用的是Django1.8。那么问题来了,如何同时在本地进行ABC这三个项目的开发和维护? 正常的模式可能是这样:现在在A项目上有一个BUG需要修复,于是,先执行下面的命令,删除掉原来的版本:

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Web开发常见的几个漏洞解决方法

平时工作,多数是开发Web项目,由于一般是开发内部使用的业务系统,所以对于安全性一般不是看的很重,基本上由于是内网系统,一般也很少会受到攻 击,但有时候一些系统平台,需要外网也要使用,这种情况下,各方面的安全性就要求比较高了,所以往往会交付给一些专门做安全测试的第三方机构进行测试,然 后根据反馈的漏洞进行修复,如果你平常对于一些安全漏洞不够了解,那么反馈的结果往往是很残酷的,迫使你必须在很多细节上进行修复完善。本文主要根据本人 项目的一些第三方安全测试结果,以及本人针对这些漏洞问题的修复方案,介绍在这方面的

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MySQL主从复制数据一致性校验和修复方法及自动化实现

“MySQL主从复制”技术在互联网行业常见高可用架构中应用非常广泛,例如常见的一主一从复制架构、keepalived+MySQL双主(主从)复制架构、MHA+一主两从复制架构等等都应用了MySQL主从复制技术。但因主从复制是基于binlog的逻辑复制,难免出现复制数据不一致的风险,这个风险不但会引起用户数据访问前后不一致的风险,而且会导致后续复制出现1032、1062错误进而引起复制架构停滞的隐患,为了及时发现并解决这个问题,我们需要定期或不定期地开展主从复制数据一致性的校验和修复工作,那么如何实现这项工作呢?又如何实现这项工作的自动化呢?我们来探讨这些问题。

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