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Traefik 是一个被广泛采用的开源 HTTP 反向代理和负载均衡器，它简化了现代 Web 应用程序的路由和请求负载均衡。它拥有动态配置功能，并支持众多提供商 (providers)，定位为编排复杂部署场景的多功能解决方案。在这篇博文中，我们将深入探讨 Traefik 的架构，并剖析其源代码的关键组件，以便更细致地了解其运行机制。 Traefik 架构：高层概述 在其核心，Traefik 的架构由几个主要组件组成，这些组件协同工作以促进动态路由和负载均衡： 静态配置 (Static Configuration): 这些是 Traefik 的基础设置，包括入口点 (entry points)、提供商 (providers) 和 API 访问配置。它们可以通过文件、命令行参数或环境变量来指定。 动态配置 (Dynamic Configuration): 这涉及可根据基础设施状态进行调整的路由规则、服务和中间件。Traefik 与多种提供商（如 Docker、Kubernetes、Consul Catalog 等）的兼容性突显了其动态特性。 提供商 (Providers): 作为 Traefik 与服务发现机制之间的桥梁，提供商的任务是获取并将动态配置传递给 Traefik。每个提供商都是为集成不同技术（如 Docker、Kubernetes 和 Consul）而定制的。 入口点 (Entry Points): 这些指定了 Traefik 监听入站流量的网络接口（端口和协议）。 路由器 (Routers): 路由器建立通过各种参数（如主机名、路径和头部）匹配传入请求的标准。它们负责将请求引导至适当的服务。 服务 (Services): 服务定义了 Traefik 与处理请求的后端系统进行通信的机制。可以通过不同的负载均衡策略和健康检查对服务进行微调。 中间件 (Middlewares): 作为模块化实体，中间件可以附加到路由器或服务上，启用一系列功能，包括身份验证、速率限制和请求修改。 插件 (Plugins): Traefik 可以通过插件进行扩展，从而增强其功能。插件系统允许开发人员贡献自定义插件。 这些组件的编排如下： Traefik 摄取静态配置并开始监控指定的入口点。 提供商持续扫描基础设施以查找配置更改，并通过动态配置通道将其转发给 Traefik。 Traefik 处理动态配置，更新其内部结构——路由器、服务和中间件——以反映这些更改。 当请求进入时，Traefik 根据路由器规则对其进行匹配，并将其引导至指定的服务。 服务应用其负载均衡逻辑将请求分发到后端服务器。 中间件可以在请求/响应生命周期的各个阶段被调用，以执行其各自的职责。 这种动态架构使 Traefik 能够敏捷地适应基础设施内的变化，自动调整路由配置以与已部署的服务保持一致。 ...

简介 在像 ChatGPT 这样的服务表现出色的实时交互时代，对于开发者来说，利用能够在应用程序中实现无缝数据流的技术至关重要。本文将深入探讨 HTML5 服务器发送事件 (Server-Sent Events, SSE) 的世界，这是一个类似于对话式 AI 接口背后的强大工具。就像 ChatGPT 通过流式传输数据来提供即时响应一样，SSE 使网络浏览器能够从服务器接收更新，而无需重复的客户端请求。无论你是构建聊天应用程序、实时通知系统，还是任何需要实时数据流的服务，本指南都将为你提供在应用程序中高效实施 SSE 的知识，确保响应迅速且引人入胜的用户体验。 理解服务器发送事件 (SSE) 服务器发送事件 (SSE) 是一种 Web 技术，它促进了服务器通过已建立的 HTTP 连接向客户端发送实时更新的能力。客户端可以通过 EventSource JavaScript API 接收连续的数据流或消息，该 API 包含在 WHATWG 的 HTML5 规范中。SSE 的官方媒体类型是 text/event-stream。 下面是一个典型 SSE 响应的说明性示例： event:message data:The Current Time Is 2023-12-30 23:00:21 event:message data:The Current Time Is 2023-12-30 23:00:31 event:message data:The Current Time Is 2023-12-30 23:00:41 event:message data:The Current Time Is 2023-12-30 23:00:51 SSE 消息中的字段 通过 SSE 传输的消息可能包含以下字段： ...

简介 定义 根据维基百科的解释： Structured concurrency is a programming paradigm aimed at improving the clarity, quality, and development time of a computer program by using a structured approach to concurrent programming. The core concept is the encapsulation of concurrent threads of execution (here encompassing kernel and userland threads and processes) by way of control flow constructs that have clear entry and exit points and that ensure all spawned threads have completed before exit. Such encapsulation allows errors in concurrent threads to be propagated to the control structure’s parent scope and managed by the native error handling mechanisms of each particular computer language. It allows control flow to remain readily evident by the structure of the source code despite the presence of concurrency. To be effective, this model must be applied consistently throughout all levels of the program – otherwise concurrent threads may leak out, become orphaned, or fail to have runtime errors correctly propagated. ...

什么是泛型 泛型程序设计（generic programming）是程序设计语言的一种风格或范式。泛型允许程序员在编写代码时使用一些以后才指定的类型，在实例化时作为参数指明这些类型。 Golang 泛型基本用法 示例 map 操作 package main import ( "fmt" ) func mapFunc[T any, M any](a []T, f func(T) M) []M { n := make([]M, len(a), cap(a)) for i, e := range a { n[i] = f(e) } return n } func main() { vi := []int{1, 2, 3, 4, 5, 6} vs := mapFunc(vi, func(v int) string { return "<" + fmt.Sprint(v * v) + ">" }) fmt.Println(vs) } min max 函数 ...

gRPC-Gateway 简介 gRPC-Gateway 是 protoc 的一个插件，工作机制是读取一个 gRPC 服务定义并生成一个反向代理服务器，将 RESTful JSON API 翻译成 gRPC。 这个服务器是根据编写的 gRPC 定义中的自定义选项来生成的。 安装使用 依赖工具 工具 简介 安装 protobuf protocol buffer 编译所需的命令行 http://google.github.io/proto-lens/installing-protoc.html protoc-gen-go 从 proto 文件，生成 .go 文件 https://grpc.io/docs/languages/go/quickstart/ protoc-gen-go-grpc 从 proto 文件，生成 gRPC 相关的 .go 文件 https://grpc.io/docs/languages/go/quickstart/ protoc-gen-grpc-gateway 从 proto 文件，生成 gRPC-gateway 相关的 .go 文件 https://github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway#installation protoc-gen-openapiv2 从 proto 文件，生成 swagger 文档所需的参数文件 https://github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway#installation buf protobuf 管理工具，可选，简化命令行操作和protobuf 文件管理 https://docs.buf.build/installation 步骤 编写buf配置 buf.gen.yaml version: v1beta1 plugins: - name: go out: internal/proto opt: - paths=source_relative - name: go-grpc out: internal/proto opt: - paths=source_relative - require_unimplemented_servers=false - name: grpc-gateway out: internal/proto opt: - paths=source_relative - name: openapiv2 out: openapi opt: - json_names_for_fields=false buf.yaml ...

Python并发方式 在 Python 中，早期并发方式以传统的多进程和多线程为主，类似 Java，同时，有不少第三方的异步方案（gevent/tornado/twisted 等）。 在 Python 3 时期，官方推出了 asyncio 和 async await 语法，作为 Python 官方的协程实现，而逐渐普及。 进程 多进程编程示例： from multiprocessing import Process def f(name): print('hello', name) if __name__ == '__main__': p = Process(target=f, args=('bob',)) p.start() p.join() multiprocessing 与 threading 的 API 接近，比较容易创建多进程的程序，是 Python 官方推荐作为绕过多线程 GIL 限制的一种方案。 但需要注意，创建进程的参数需要能被 pickle 序列化，最好使用 Pipe、Queue 等进程安全的数据结构（官方文档的 Programming guidelines） 线程 多线程代码示例： from threading import Thread def f(name): print('hello', name) if __name__ == '__main__': p = Thread(target=f, args=('bob',)) p.start() p.join() # 线程池方式 with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor: future = executor.submit(pow, 323, 1235) print(future.result()) Cpython 线程的缺陷：GIL（全局解释器锁） GIL 是 Cpython 执行 Python 字节码时的一把全局锁，导致解释器在 CPU 密集型任务时不能充分利用多核，而 IO 密集型任务会释放 GIL。 如果想绕过 GIL，只能换成多进程方式，或者通过C 扩展绕过。 ...