13、软件部署与值班工程师技能全解析

软件部署与值班工程师技能全解析

在软件开发和运维领域,高效的部署策略以及值班工程师的专业技能至关重要。本文将详细介绍蓝绿部署、暗启动等部署方式,以及值班工程师的工作流程和必备技能。

蓝绿部署

蓝绿部署是一种重要的部署策略,在无法轻松对流量进行子集划分,或者并行运行不同版本不可行的情况下非常有用。在蓝绿部署中,会保留服务 1.0 作为后备,以防服务 1.1 出现故障。与金丝雀部署不同,每个环境都必须能够处理 100% 的用户流量。在所有用户都需要从出现故障的系统迁移的灾难场景中,能够快速启动并运行并行环境的能力是非常宝贵的。

需要注意的是,与数据库和缓存状态交互的并行部署需要特别小心。应用程序的两个版本必须相互兼容,必须强制执行所有架构的前后向兼容性。

暗启动

暗启动,有时也称为流量影子,是一种将新代码暴露于实际流量中,但对最终用户完全不可见的部署方式。即使暗代码存在问题,也不会影响任何用户。暗启动的软件仍然会被启用,代码会被调用,但结果会被丢弃。这种方式有助于开发人员和运维人员在对用户影响最小的情况下了解他们的软件在生产环境中的表现。

暗启动特别适用于发布特别复杂的更改,以及验证系统迁移。在暗启动中,应用程序代理位于实时流量和应用程序之间。代理会将请求复制到暗系统,比较两个系统对这些相同请求的响应,并记录差异。只有生产系统的响应会发送给用户。

暗启动分为“暗读”和“暗写”两种模式。当只向系统发送读流量且不修改数据时,系统处于“暗读”模式,此时系统可能使用与生产系统相同的数据存储。当也向系统发送写操作且使用完全独立的数据存储时,系统处于“暗写”模式。

在进行暗启动时,由于对同一请

下载方式:https://pan.quark.cn/s/26794c3ef0f7 本文阐述了在Django框架中如何适当地展示HTML内容的方法。 在Web应用程序的开发过程中,常常需要向用户展示HTML格式的数据。 然而,在Django的模板系统中,为了防御跨站脚本攻击(XSS),系统会默认对HTML中的特殊字符进行转义处理。 这意味着,如果直接在模板代码中插入包含HTML标签的字符串,Django会自动将其转化为文本形式,而不是渲染为真正的HTML组件。 为了解决这个问题,首先必须熟悉Django模板引擎的安特性。 Django为了防止不良用户借助HTML标签注入有害脚本,会自动对模板中输出的变量实施转义措施。 具体而言,模板引擎会将特殊符号(例如`<`、`>`、`&`等)转变为对应的HTML实体,因此,在浏览器中呈现的将是纯文本而非可执行的代码。 尽管如此,在某些特定情形下,我们确实需要在页面上呈现真实的HTML内容,这就需要借助特定的模板标签或过滤器来调控转义行为。 在提供的示例中,开发者期望输出的字符串`<h1>helloworld</h1>`能被正确地作为HTML元素展示在页面上,而不是被转义为文本`<h1>helloworld</h1>`。 为实现这一目标,作者提出了两种解决方案:1. 应用Django的`safe`过滤器。 当确认输出的内容是安的且不会引发XSS攻击时,可以在模板中这样使用变量:```django<p>{{ data|safe }}</p>```通过这种方式,Django将不会对`data`变量的值进行HTML转义,而是直接将其当作HTML输出。 2. 使用`autoescape`标签。 在模板中,可以通过`autoesc...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1d1f47134a16 Numerical Linear Algebra Visual Studio C++实现数值线性代数经典算法。 参考教材:《数值线性代数(第2版)》——徐树方、高立、张平文 【代码结构】 程序包含两个主要文件 和 。 中实现矩阵类(支持各种基本运算、矩阵转置、LU 分解、 Cholesky 分解、QR分解、上Hessenberg化、双重步位移QR迭代、二对角化),基本方程组求解方法(上三角、下三角、Guass、主元Guass、列主元Guass、Cholesky、Cholesky改进),范数计算方法(1范数、无穷范数),方程组古典迭代解法(Jacobi、G-S、JOR),实用共轭梯度法,幂法求模最大根,隐式QR算法,过关Jacobi法,二分法求第K大特征值,反幂法,SVD迭代。 中构建矩阵并求解。 【线性方程组直接解法】 不选主元、主元、列主元三种Guass消去法,Cholesky分解及其改进版。 【report】 【方程组解误差分析】 矩阵范数计算、方程求解误差分析。 【report】 【最小二乘】 QR分解算法求解线性方程组、最小二乘问题。 【report】 【线性方程组古典迭代解法】 Jacobi迭代法、G-S迭代法、SOR迭代法求解方程组。 【report】 【共轭梯度法】 实用共轭梯度法。 【report】 【非对称特征值】 幂法求模特征根、QR方法(上Hessenberg分解、双重步位移QR迭代、隐式QR法) 【report】 【对称特征值】 过关Jacobi法、二分法、反幂法。 【report】 【对称特征值】 矩阵二对角化、SVD迭代。 【report】
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