互联网公司的如履薄冰--从不一帆风顺的发布

经历一夜努力,系统终于上线,然而发布过程并非一帆风顺。面对突发状况,团队成员迅速定位并解决问题,但仍对部分用户造成了影响。此次事故提醒我们在开发过程中不能心存侥幸。

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       辛苦了一晚上,系统终于上线了。尽管在计划的时候为发布预留了时间,但实际上我们依然处于紧张的进程中,可能唯一值得庆幸的是,不需要凌晨3点才能回家。

        每次的发布都注定不会平坦,鲜有一举成功的案例。昨晚的发布我心存侥幸,回想之前详尽的测试和试用,这次应该不会再有什么问题了吧。

        11点,把所有系统发布上线,貌似平静。正当大家松一口的时候,突然发现内测的app状态不正确。我拿到手里,3s钟就定位问题所在,修改了一个配置,以为大功告成,没想到却早上正式版都提示升级,但确认后却没有任何动作,我马上意识到问题所在,赶紧把配置修改回来。紧张的检查代码,肯定了自己的猜测,紧急开始修复起来。庆幸的是出问题的是内测版本,只在小范围传播。修复完发布,貌似一切正常,回家!

        到家后,一测试同事说发现线上ios版app总是crash,可这句话并没有引起疲惫的大家重视,以为只是偶然。

        早上9点半,我还在暖和的床上被电话叫起来,pd紧张的语气让我意识到问题严重了!ios crash的情况越来越频繁!

         我赶紧打开电脑,群里面大家已经吵翻了天。app开发的同事可能已经亚历山大了吧,而我丝毫没觉得这个问题跟我有关。

        一会儿,app的同事定位到问题,是服务端的一个接口返回的数据缺少一个文案字段,我才猛然想起昨晚最后发布的时候,我”顺手“把一个快要废弃的接口中一句文案删除了,而不够强健的app脆弱的倒在了一个空字段的获取上。

        bug的修复很容易也很快,但这次已经影响到了部分线上的用户。可以说app不够健壮,但事故直接原因却是我导致的。

        现在仍心有余悸,反思自己的做法,千万不能心存侥幸,一个小小的修改,却因牵一发而动全身导致整个系统的停滞。

        规范性不够,这是我现在一个比较大的问题。从传统的软件公司转型到大型的互联网公司,差别还是很大,需要学习的东西实在太多太多。

基于开源大模型的教学实训智能体软件,帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答,提升效率与效果,提供学生全时在线练习与指导,实现教学相长。 智能教学辅助系统 这是一个智能教学辅助系统的前端项目,基于 Vue3+TypeScript 开发,使用 Ant Design Vue 作为 UI 组件库。 功能模块 用户模块 登录/注册功能,支持学生和教师角色 毛玻璃效果的登录界面 教师模块 备课与设计:根据课程大纲自动设计教学内容 考核内容生成:自动生成多样化考核题目及参考答案 学情数据分析:自动化检测学生答案,提供数据分析 学生模块 在线学习助手:结合教学内容解答问题 实时练习评测助手:生成随练题目并纠错 管理模块 用户管理:管理员/教师/学生等用户基本管理 课件资源管理:按学科列表管理教师备课资源 大屏概览:使用统计、效率指数、学习效果等 技术栈 Vue3 TypeScript Pinia 状态管理 Ant Design Vue 组件库 Axios 请求库 ByteMD 编辑器 ECharts 图表库 Monaco 编辑器 双主题支持(专业科技风/暗黑风) 开发指南 # 安装依赖 npm install # 启动开发服务器 npm run dev # 构建生产版本 npm run build 简介 本项目旨在开发一个基于开源大模型的教学实训智能体软件,帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答,提升效率与效果,提供学生全时在线练习与指导,实现教学相长。
### 正确执行 `--action init --module` 操作以处理初始化模块相关的内存使用问题 当涉及到初始化模块操作时,尤其是带有 `--action init --module` 参数的情况下,通常需要关注以下几个方面: #### 1. 初始化模块的加载过程 在虚拟机启动期间,Cloud-init 的 `cloud_init_modules` 阶段会运行指定的模块。如果设置了 `manage_etc_hosts` 变量为 true,则会在这一阶段运行 `update_etc_hosts` 模块[^1]。此模块的主要功能是从元数据服务或其他来源获取主机名及相关参数,并将其写入到 `/etc/hosts` 文件中。 为了确保在此过程中不会因内存不足而失败,建议预先分配足够的交换空间或者调整 Cloud-init 的超时时间配置项: ```ini # /etc/cloud/cloud.cfg cloud_config_modules: - update_etc_hosts ``` 同时可以增加以下选项来延长等待时间以便顺利完成初始化工作: ```yaml bootcmd: - echo "vm.swappiness=10" >> /etc/sysctl.conf runcmd: - sysctl vm.swappiness=10 ``` #### 2. 调整内核参数减少内存压力 针对某些老旧系统可能出现的 cgroups 支持缺失问题(如 `invoke-rc.d: initscript systemd-logind, action "start" failed.` 错误),可以通过挂载临时目录作为伪文件系统的方式绕过这个问题[^4]。具体做法是在脚本开头手动创建必要的挂载点后再继续后续流程: ```bash mkdir -p /sys/fs/cgroup mount -t tmpfs -o uid=0,gid=0 mode=755 cgroup /sys/fs/cgroup for subsystem in $(ls /proc/cgroups | cut -d: -f1); do mkdir -p "/sys/fs/cgroup/$subsystem" done ``` 接着再尝试重新启动相关服务即可缓解由于缺乏适当控制组而导致的服务崩溃现象。 #### 3. Python 实现示例代码片段 以下是基于 PyTorch 构建的一个简单例子演示如何计算逆频率向量(inv_freq),这是生成位置嵌入的一部分逻辑[^3]。虽然这段代码本身并不直接关联到云环境下的资源配置管理,但它展示了科学计算领域常见的张量运算技巧,可用于分析大型模型训练期间潜在的内存瓶颈。 ```python import torch class PositionalEmbedding(torch.nn.Module): def __init__(self, dim, base=1e4): super().__init__() self.dim = dim self.base = base def forward(self, device='cpu'): inv_freq = 1.0 / (self.base ** (torch.arange(0, self.dim, 2, dtype=torch.int64).float().to(device) / self.dim)) return inv_freq.unsqueeze(0) pos_emb = PositionalEmbedding(dim=512) inv_frequency_vector = pos_emb() print(inv_frequency_vector.shape) ``` --- ####
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