NGINX 在网络应用中表现超群，在于其独特的设计。许多网络或应用服务器大都是基于线程或者进程的简单框架，NGINX突出的地方就在于其成熟的事件驱动框架，它能应对现代硬件上成千上万的并发连接。
Nginx的架构详解 今天，回家，这篇文章在机场候机，原文来自这里 NGINX 在网络应用中表现超群，在于其独特的设计。许多网络或应用服务器大都是基于线程或者进程的简单框架，NGINX突出的地方就在于
NGINX 内部信息图从进程框架的顶层开始，向下逐步揭示NGINX如何处理单个进程中的多个连接，并进一步探讨其工作机制。
“尊重工艺”是 Instawork 工程团队的一项指导原则。它鼓励我们以学习的态度去看待软件的工艺。为了这个目的，我在去年建立了“工程图书俱乐部”，以帮助我们从行业中的优秀企业和优秀人才汲取经验。我们的阅读的第一本图书是 Software Engineering at Google（暂无中文版：《谷歌的软件工程》）。我们很想了解谷歌是如何以巨大的规模进行软件开发的：数十亿行的代码，成千上万的开发人员。他们的任何做法是否适合像我们这样的小型团队？
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
余霞，iCDO翻译志愿者 若你看到你的数据里有很多引荐流量，别惊讶，你只是其中的一个。本文的作者Jonathan Hochman将给我们解释那些引荐垃圾是怎么发生的，并将在此给谷歌提出一些可借鉴的解决
对抗性示例是当今深度学习研究的热点。数据中微妙的，通常是无形的更改可能会使深度学习网络铸成大错。作为人类，我们似乎对这些输入感官的扰动更具抵抗力（尽管并非完全免疫）。
自2009年第一个“双11”诞生，双11”11年的嬗变，见证中国迈向消费大国的坚定步伐。随后伴随着中国互联网的爆发式增长，国内社会不断变革着的消费与沟通方式，成熟的消费互联网生态体系已经成型。
据 techcrunch 报导，前几日，加州通过了一项法律，2020 年之后禁止在所有新的消费电子产品中使用 “admin”、“123456” 和经典的 “password” 这样的默认密码。
Locust是一个简单易用的分布式用户负载测试工具。它用于web站点(或其他系统)的负载测试，并计算一个系统可以处理多少并发用户。
应用编程接口发行商RapidAPI和Mashape Inc.近日宣布合并，将组建它们号称的全球最大的应用编程接口市场。 RapidAPI的总部位于旧金山，已俨然成为了一个“枢纽”，成为开发人员从一个地
【编者按】面对成千上万条数据记录，你是否在焦虑没有找到一种快捷而又精准的方式进行处理呢？本文从编程语言着手，悉数大数据领域的哪些事儿。 以下为原文： 随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程
比特币于 2009 年诞生后，我们很快就迎来了所谓的「山寨币」时代。人们在比特币的基础上衍生出了诸多想法，并付诸实验，一时间涌现出成千上万种加密货币。一些新的加密货币活了下来，另一些很快消失在我们的视野中。其中最成功的莫过于以太坊了。为什么是以太坊？
创建一个 WordPress 主题很容易，但创建一个下载量成千上万的 WordPress 主题就难了。创建一个受欢迎的主题，拥有成千上万的下载量，而且保证能粘住用户就更难了。
async 是一个修饰符，它可以应用在函数上，这种函数不会在调用时一句句运行完成，而是立即返回一个 Future 对象，这个 Future 对象最终将给出这个函数的实际返回结果。而在一个这样的 async 函数中，我们可以使用await运算符，将它用在其它会返回 Future 的函数上，直到那些 Future 返回实际结果。通过这种方法，异步并发开发更加方便了。
在传统的 Java Web 项目中， 使用数据库进行存储数据，弊端主要来自于性能方面。由于数据库持久化数据主要是面向磁盘，而磁盘的读／写比较慢.
ELK 是 Logstash(收集)、Elasticsearch(存储 + 搜索)、Kibana(展示)，这三者的简称，以前称为 ELK Stack，现在称为 Elastic Stack，后来还加入了 Beats 来优化 Logstash。我们之前介绍了 Elasticsearch 和 Kibana 的简单使用，现在重点介绍一下 Logstash。 Logstash 是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash 可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到你所选择的目的地。Logstash 使用 JRuby 开发，Ruby 语法兼容良好，非常简洁强大，经常与 ElasticSearch，Kibana 配置，组成著名的 ELK 技术栈，非常适合用来做日志数据的分析。当然 Logstash 也可以单独出现，作为日志收集软件，可以收集日志到多种存储系统或临时中转系统，如 MySQL，redis，kakfa，HDFS, lucene，solr 等，并不一定是 ElasticSearch。
因此，当优步（Uber）这种公司的哪怕一个团队宣布从微服务改用宏服务，这颇能说明问题。想想你对优步公司有什么看法，不过从软件角度来看，优步一向是良好的企业公民。
在视觉文化时代，如果您的网站包含图片，则它会获得更多的观看次数。 研究表明，如果带有照片或视频，您的内容将获得更好的好评。
摘要：Google的Borg系统是一个运行着成千上万项作业的集群管理器，它同时管理着很多个应用集群，每个集群都有成千上万台机器，这些集群之上运行着Google的很多不同的应用。Borg通过准入控制，高效的任务打包，超额的资源分配和进程级隔离的机器共享，来实现超高的资源利用率。它通过最小化故障恢复时间的运行时特性和减少相关运行时故障的调度策略来支持高可用的应用程序Borg通过提供一个作业声明的标准语言，命名服务的集成机制，实时的作业监控，以及一套分析和模拟系统行为的工具来简化用户的使用。 我们将通过此论文对B
摘自：36氪(36kr.com) Google Glass 实现人与人的零距离接触？ 无人驾驶汽车拯救当今交通系统？高空 WIFI 气球为三分之二的世界人口提供高速网络？血糖测试隐形眼镜成为糖尿病人的福音？健康人类基因图谱更改下一代人的命运？关注谷歌的人们这几年多少会被这上述的几个话题挑动起心跳，一个个“登月” （moonshots）项目层出不穷吸引眼球。 稍一观察就会发现，每一个谷歌看似胆大妄为的“登月”项目总会带有 Google X 实验室的标签。X 实验室每一个新工程的曝光总是换来用户们强劲的期待，可
理解应用程序的输入/输出（I/O）模型，意味着其在计划处理负载与残酷的实际使用场景之间的差异。若应用程序比较小，也没有服务于很高的负载，也许它影响甚微。但随着应用程序的负载逐渐上涨，采用错误的I/O模型有可能会让你到处踩坑，伤痕累累。
相同点： 都是达到并发的处理很多任务的目的 都是起多个 程序。 不同点： 1、达到并发：~~协程是一个进程。进程必须多个。~~只能 一个CPU上来回跳，多个CPU上等着执行。 2、没有等待、阻塞的情况下，协程没毛用。因为CPU一直在运行，没有空闲时间搞什么并发去。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Adam Geitgey 编译 | 吴双，大力，笪洁琼，Aileen 知己知彼，无论你是想成为黑客（最好不要！）或防范未来黑客的入侵，都有必要来了解一下如何骗过由海量数据训练出来的深度学习模型。 只要有程序员还在编程，黑客们就会不遗余力地找寻利用这些程序的方法。恶意黑客更是会利用程序中最为微小的漏洞来侵入系统，窃取数据，对系统造成严重破坏。 但由深度学习算法驱动的系统应该是能够避免人为干扰的，对吧？ 一个黑客怎么能够突破被TB（兆兆字节）级数据训练的神经网络呢？
作为开发人员或QA工程师，可能将许多类型的测试合并到代码检查中：单元测试，集成测试，UI测试等等。有时，在sprint或发布过程中可能会忽略负载测试。毕竟，如果系统现在工作正常。这个想法是错误的，在某些时候会带来巨大损失。下面分享一下负载测试为什么如此重要。
是由管理员设置的存储,他是集群的一部分。就像节点是集群中的资源一样,PV也是集群中的资源。 PV是Volume之类的卷插件,但具有独立于适用PV的Pod的生命周期。此API对象包含存储实现的细节 即NFS、ISCSI或特定于云供应商存储系统
对Linux系统进行补丁升级，看似简单，但当需要面对成千上万台服务器时，在不停机的情况下完成补丁就变得极具挑战。本文将详细介绍Meta公司是如何解决此类大规模Linux补丁部署的技术难题。
作者 | Cliff Harris 译者 | 平川 策划 | 辛晓亮 曾经有一个编程的黄金时代，那时内存和 CPU 都有实实在在的限制。然而现在，我们生活在一个极端浪费的低效环境里。真是太可悲了。 本文最初发布于 Cliff Harris 的个人博客。 我使用的一项服务，有时会将我的一些文件上传到某个地方（是哪家公司的服务并不重要，因为坦率地说他们都是一样的）。举个一个很简单的例子：指向我硬盘上的一个文件夹，将内容复制到一台远程服务器上，然后他们可能会做一些与数据库有关的操作，为那一堆文件分配
1. TCP连接 当网络通信时采用TCP协议时，在真正的读写操作之前，server与client之间必须建立一个连接，当读写操作完成后，双方不再需要这个连接 时它们可以释放这个连接，连接的建立是需要三
做自媒体以来，我写了大约四百多篇原创文章。初期写作之注重写实，没有太多修饰，对标题也没有研究。写的越多，我发现自己缺失的越多，暴露的越充分。
不知道你有没有感觉到，如今的区块链，已经在大妈大爷这股强大催化剂的作用下，被出神入化地抬上了绝对的高度：
本文最初发表于 scaleyourapp.com 网站，经原作者 Shivang Sarawagi 授权由 InfoQ 中文站翻译分享。
编者注：这是笔者基于自身在入门python爬虫一些感悟，而写作的——入门小参考或建议。本文没有过多讲述学习爬虫需要哪些库或代码，而是期望为初学者提供一些爬虫思维或方法论，从而快速入门。不过，每个人的基础不同，这仅是一家之言，希望大家能有所收获。
信息窃取型恶意软件是企业信息安全团队面临的最重大且常被低估的风险因素之一。这类软件侵入计算机后，会盗取浏览器中储存的所有登录凭证、活跃会话的cookies及其他数据，接着将窃取到的信息发送到远程指挥控制（C2）服务器，并且在某些情况下，恶意软件还会为了消除痕迹而自动销毁。
马克-to-win：在前面 的jdbc的Helloworld程序当中，我们用DriverManager来获取数据库连接。事实上通过这种方法获取数据库连接，是比较耗费计算机资 源的。当然了，这也是没有办法的事儿。就像我们买贵书必须花大价钱一样。原因是书本身就那么贵，也确实没有办法。但如果有1万个学生看书，我们能不能建立 一个小型图书馆？我们只需买100本书。而不是像没有图书馆的情况下，共买1万本书，人手一本。大家毕了业以后，每个人都销毁自己的书。这就造成了极大的 浪费。但要注意的是，每个人看完书以后，把书要还回图书馆。数据源就像这里的图书馆。里面开始也是费劲巴拉的建立了一堆连接。之后谁用谁就可以，获取一个 连接。但是用完以后，并不是销毁连接，而是把连接简单的返还给数据源，以供别的用户再用（在我的参考目录下，有个连接池实现程序，看看它的close方法，ds.getConnection返回的Connection的实例和前面jdbc helloworld的Connection实例不一样。因为Connection只是一个接口，所以每次的实例的实现都是不一样的。）。你可以想象，如果有很多客户，都需要用连接的话，数据源技术，无 疑是一个非常好的选择。在互联网的环境下，成千上万的用户，从不同的机器上，访问一台机器，从它的数据库当中获取信息。在这种情况下，数据源发挥了极大的 优势。如果用DriverManager连接完一次，销毁一次连接的话，一定是一场噩梦。
2015年初，我们建立了一个微服务来负责这项任务：地理围栏查找（geofence lookups），结果完成很出色。如今已过一年，这项技术在Uber数以百计的生产应用中脱颖而出，成为了每秒查询量最高（QPS）的服务。本文讲述了我们建立这个服务的原因，还有近来Go语言对构建和扩展该服务速度的贡献。 背景 在Uber，地理围栏指的是地面上由人为定义的地理区域（或几何术语中的多边形），广泛用于地理位置的配置中。向用户展示在指定位置上有哪些产品可用，根据特定需求（比如机场）定义区域，在同时有多人请求搭车的周边区
从简单的工具栏到高级的面板和复杂的应用程序，Wolfram 界面开发解决方案使开发和部署用户界面变得容易，从而减少了界面创建的开销并优化了底层应用程序的使用。
这是一篇推荐公司寻找人才以及开发者寻找小伙伴或新工作可去的最佳网站的小文。若是不知哪个是自己最需要的，可以通过最后的链接做个小测试，答几道题，它会为你自动生成最适合推荐。
在golangweekly的第36期Go Newsletter中我发现一篇短文"How Goroutines Work" ，其作者在参考了诸多资料后，简短概要地总结了一下 Goroutine的工作原理，感觉十分适合刚入门的Gophers（深入理解Goroutine调度的话，可以参考Daniel Morsing的" The Go scheduler" )。这里粗译如下。 一、Go语言简介 如果你是Go语言新手，或如果你对"并发(Concurrency)不是并行(parallelism)"这句话毫无赶脚，那么请
来源：InfoQ 中文站翻译分享 作者 | Shivang Sarawagi 、译者 | 张卫滨、策划 | 辛晓亮 YouTube 是仅次于谷歌的第二大热门网站。在 2019 年 5 月，每分钟会有超过 500 小时的视频内容上传到该平台。 该视频共享平台有超过 20 亿的用户，每天有超过 10 亿小时的视频被播放，产生数十亿的浏览量。这些都是令人难以置信的数字。 本文会对 YouTube 使用的 数据库 和后端数据基础设施进行深入讲解，它们使得该视频平台能够存储如此巨量的数据，并能扩展至数十亿的用户。 那
随着网络快节奏的发展，人们对网络安全的防御意识越来越强烈，有人的地方就有江湖，如果你的网站不加护就有人攻击你从而达到商业不正当手段，目前网络上的攻击手段：DOS、CC、SYN、ICMP洪水等等。
设置缓存大家可能大家都是从性能角度去考虑的，但是如果你不注意或者稍微设置不当，缓存也可能对我们的网站的安全性和用户隐私造成负面影响。
如果我们的BaaS为某SaaS提供区块链服务，那么必然面对的就是每个租户的链上数据该如何隔离的问题。在Fabric中，一般来说我们有四种隔离方法，从软到硬分别是：
一、Go语言简介 如果你是Go语言新手，或如果你对"并发(Concurrency)不是并行(parallelism)"这句话毫无赶脚，那么请看一下Rob Pike大神关于这个主题的演讲吧，演讲共30分 钟，我敢保证你在这个演讲上花费30分钟是绝对值得的。 总结一下两者（Concurrency和Parallelism）的不同："当人们听到并发（Concurrency)这个词时，总是会想起并行 （Parallelism），它们之间有相关性，但却是两个明显不同的概念。在编程领域，并发（Concurrency）是独
首先来看下什么是容器技术，容器是由英文 “Container” 翻译过来的，这个单词即有容器也有集装箱的意思，在这里其实更偏向于集装箱，这点也可以从Docker的Logo里看出来，不能说是毫无关系，可以说是一摸一样！我们可能是因为好读所以才译为容器。
推荐系统怎样稳定高效提供服务，持续不断满足业务需求，持续不断面对技术挑战，是每一个服务端开发同学应该持续思考，和持续不断优化线上服务。 以前我们开发的程序更多的是网站，并且以单体服务
上班的时候偶尔有些HTTP的请求发到我这里， 我简单的看一下， 取出相对应的html文档，图片，发回去就可以了， 然后就可以继续喝茶聊天。
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