赵大仁的博客

Apollo Client 是现代前端开发中领先的 GraphQL 客户端解决方案，提供智能缓存、框架集成和高效数据管理。其核心架构分为网络层、缓存层和应用层，支持多种缓存策略和全局状态管理。文章详细介绍了在 React 和 Vue 中的集成实践，包括客户端配置、数据获取与渲染方式，展示了如何通过 useQuery 和 $apollo 实现高效的数据交互。Apollo Client 的强大功能使其成为构建高性能前端应用的理想选择。

本文深入探讨了现代软件开发中持续集成与持续交付（CI/CD）的三大关键能力：灰度发布、监控体系与回滚机制。灰度发布通过控制流量逐步引入新版本，降低风险，常用工具包括 Kubernetes 的 Service Mesh（如 Istio）和 Argo Rollouts。监控体系则通过 Prometheus、ELK、Jaeger 等工具实现指标、日志和链路追踪的全面监控，并通过 Grafana 进行可视化展示。回滚机制设计包括应用版本、配置、数据库和流量的回滚，Kubernetes 和 GitOps 提供了便捷的

本文探讨了现代CI/CD系统的关键能力，即可灰度、可监控和可回滚，以支持微服务和云原生环境下的快速迭代和高可用性。文章详细介绍了持续集成（CI）和持续交付（CD）的流程，包括自动化构建、测试、部署和回滚策略。重点讨论了灰度发布的多种策略和实现工具，如Kubernetes和Istio，以及监控体系的技术选型，如Prometheus和Grafana。此外，文章还提供了实战案例，展示了如何在微前端和Kubernetes环境中实施这些策略，并推荐了相关工具。最终，强调了构建一个高质量的CI/CD系统对于实现敏捷开发

前端后端分离（Backends for Frontends，BFF）架构模式旨在为不同客户端界面提供专属的后端服务，以优化用户体验并简化系统架构。BFF模式通过为每种前端界面（如桌面网页、移动应用）创建独立的后端服务层，解决了通用后端服务难以满足多样化前端需求的问题。该模式由Sam Newman提出，适用于需要为不同前端提供定制化服务的场景，能够提升性能、简化开发并增强团队效率。然而，实施BFF模式需考虑服务数量、成本、性能影响及团队能力等因素。在Azure平台上，可结合API管理和Azure Functi

系统角色是否稳定？→ 选 RBAC是否有资源级差异访问？→ 加 ACL是否动态/条件权限？→ 引入 ABAC是否需要集中可审计策略？→ 上 PBAC对复杂系统而言，组合模型更具可控性与灵活性。如你有兴趣了解 Casbin、OPA、ReBAC 等具体实现方式，可关注我的后续文章。

权限控制模型是确保信息系统安全的关键架构设计。本文系统梳理了常见的权限控制模型，包括 DAC、MAC、RBAC、ACL、ABAC 和 ReBAC，分析了它们的核心思想、优缺点及适用场景。DAC 适用于单机应用，MAC 适合高安全领域，RBAC 是企业后台系统的常见选择，ACL 适合文档和项目级协作，ABAC 提供动态细粒度控制，ReBAC 则适用于复杂关系系统。实际应用中，现代系统往往采用混合模型，如 RBAC+ACL 或 RBAC+ABAC，以平衡灵活性与管理成本。最佳实践建议根据项目规模和需求选择合适的

CDN回源是指当CDN节点上没有用户请求的内容，或者内容已过期、失效时，CDN节点会向源服务器发送请求，获取相应的内容，然后将其缓存到本地节点，并返回给用户的过程。

前后端分离（Frontend-Backend Separation）是指前端（UI 交互层）与后端（业务逻辑、数据存储层）完全解耦，两者通过 API 进行数据通信，而不是像传统模式那样由后端直接渲染 HTML 页面。📌核心特性：独立开发，通常基于 Vue、React、Angular 等框架，构建单页应用（SPA）。提供 RESTful API 或 GraphQL，供前端调用。通过 HTTP（AJAX、Fetch、Axios）、WebSocket、gRPC 等方式交互。

Python 装饰器（Decorator）是一种强大且灵活的特性，允许开发者在不修改原函数代码的情况下，为其动态地添加额外功能。装饰器广泛应用于等场景。本文将从等多个角度，深度解析 Python 装饰器的强大之处。

Python 作为全球最流行的编程语言之一，以其简洁的语法、强大的生态系统以及广泛的应用场景受到了开发者的青睐。无论是 Web 开发、数据科学、人工智能，还是自动化运维，Python 都扮演着重要角色。本文将深入探讨 Python 的高级特性，包括以及，帮助开发者更高效地编写 Python 代码，并提升对 Python 语言的理解。

Pyenv 是管理 Python 版本的最佳工具之一，特别适合开发者和需要切换多个 Python 版本的用户。需要同时运行多个 Python 版本不希望使用sudo修改系统 Python需要与虚拟环境（venv/virtualenv）结合使用通过本文的介绍，相信你已经掌握了 Pyenv 的基本使用方法。如果你在使用过程中遇到问题，欢迎留言交流！

venv是 Python 3.3 及以上版本提供的虚拟环境管理工具，用于创建独立的 Python 运行环境。