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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

比如说某网站有一个文件列表，用户点哪个就可以下载哪个，如果用户想下载多个，无非就是多点几次而已。于是需求来了：当用户想下载多个文件的时候，可以通过一次点击完成打包下载操作。

关于一个打包下载的需求

最近我在处理从 pdf 转换到 docx 的时候，总会出现丢字问题，让我一度以为是字体的原因，结果方正、思源、文泉驿换了个遍也没搞定，最终发现是一个 unicode 问题。

一个unicode问题

我学习智能合约的一个主要途径就是在 DappRadar 看各个热门应用的源代码，前些天我在看  dice2win 的时候发现一个有趣的现象：虽然它自从上线以来已经多次部署过智能合约，不过让人好奇的是这些地址有一个特点，都有一个和名字很像的 「D1CE」前缀（因为的地址是十六进制的，所以字母 I 被改为了数字 1）。

如何实现一个定制的智能合约地址

如果你用 geth 创建过账号「geth –datadir /path/to/data account new」，那么多半知道 keystore 文件，它通过一个 password 加密保存着账号的私钥：

如何解密keystore文件

话说前几天我遇到了一个死锁问题，当时想了一些办法糊弄过去了，不过并没有搞明白问题的细节，周末想起来便继续研究了一下，最终便有了这篇文章。

一个select死锁问题

在中国，有一个简单的方法可以用来判断一个互联网公司够不够大，那就是看其是否开源过 rpc 框架！比如阿里巴巴的 dubbo，或者腾讯的 tars，小公司往往会对这些大公司的产品趋之若鹜，不过一个可悲的现实是大公司自己往往并不用他们开源的版本，这就好比皇帝总是把自己看不上眼的女人赏赐给臣民，不过能得到皇帝的赏赐总是好事，下面让我手把手教你用 tars，更具体的说是 tarsgo，也就是 tars 的 golang 实现。

手把手教你用TARS

如果你在 golang spec 里以「alignment」为关键字搜索的话，那么会发现与此相关的内容并不多，只是在结尾介绍 unsafe 包的时候提了一下，不过别忘了字儿越少事儿越大：

浅谈Golang内存对齐

关于 Golang 内存对齐，昨天已经写了一篇「浅谈Golang内存对齐」，可惜对一些细节问题的讨论语焉不详，于是便有了今天这篇「再谈Golang内存对齐」。

再谈Golang内存对齐

前些天我们聊了 Golang 内存对齐的话题，后来我突然想到另一个问题：为什么会有 atomic.LoadInt32？可能你觉得思维太跳跃了，容我慢慢道来：首先，有 atomic.LoadInt64 很正常，因为对一个 int64 来说，它的大小是 8 个字节，如果是 32 位平台的话（字长 4 字节），CPU 一次最多操作 4 个字节，需要两次才能拿到全部数据，所以封装一个 atomic.LoadInt64 来实现原子操作；但是，对一个 int32 数据来说，它的大小是 4 字节，不管是 32 位平台（字长 4 字节），还是 64 位平台（字长 8 字节），CPU 应该都可以保证一次操作拿到数据，换句话说，如果读取一个 int32 数据，那么本身就应该是原子的，可是为什么会有 atomic.LoadInt32，这不是脱了裤子放屁么？

为什么会有atomic.LoadInt32

前几天我在学习内存屏障的时候搜到一篇文章「Golang Memory Model」，其中在介绍 CPU 缓存一致性的时候提到一个例子，带给我一些困惑，本文记录下解惑过程。

从一个data race问题学到的

前几天闲聊的时候，景埕说网上很多 string 和 []byte 的转换都是有问题的，当时并没有在意，转过身没几天我偶然看到字节跳动的一篇文章，其中提到了他们是如何优化 string 和 []byte 转换的，我便问景埕有没有问题，讨论过程中学到了很多，于是便有了这篇总结。

聊一个string和[]byte转换问题

最近我用命令行工具来测试 rpc 服务，因为此命令行工具要求输入数据是 json 格式，所以免不了要在 shell 环境构造一些 json 字符串：

一个没什么用的转义技巧

最近学习某个 Golang 单元测试的课程，发现其中推荐使用 gomonkey 这种黑科技，让人略感意外，毕竟在软件开发领域，诸如依赖注入之类的概念已经流传了几十年了，本文希望通过一个例子的演化过程，来总结出 Golang 单元测试的最佳实战。

白话Golang单元测试

当医生遇到疑难杂症时，那么可以上 X 光机，有没有病？病在哪里？一照便知！当程序员遇到疑难杂症时，那么多半会查日志，不过日志的位置都是预埋的，可故障的位置却总是随机的，很多时候当我们查到关键的地方时却总是发现没有日志，此时就无能为力了，如果改代码加日志重新发布的话，那么故障往往就不能稳定复现了。回想医生的例子，他们可没有给病人加日志，可为什么他们能找到问题的，因为他们有 X 光机，所以对程序员来说，我们也需要有我们的 X 光机，它就是 eBPF。

如何用eBPF分析Golang应用

一个常见问题是：如何处理不同环境下不同的配置？传统的解决方案是为每个环境都单独设置一个配置文件，比如 rails 项目里一般会有 development、production、test 等几个配置文件，不过此方法不易扩展：更多部署意味着更多新的环境，随着项目的不断深入，开发人员可能还会添加他们自己的环境，这将导致各种配置组合的激增，从而给管理部署增加了很多不确定因素，此外，直接在文件中保存配置的话，如果有用户名密码等敏感信息，往往意味着它们会一并被保存到版本库中，这可能会诱发安全隐患，类似的案例在 github 上已经数不胜数了。关于此类问题，12factor 给出的解决方案是在环境变量中保存配置，如此一来，代码层面上就不用再关注不同环境下配置的差异了，版本库里也不用保存敏感信息了（都保存到环境变量里面了）。

浅谈配置文件

虽说微服务早已是一个老生常谈的话题了，在 infoq 或者 thoughtworks 上可以找到很多案例，不过可惜的是其中相当比例的案例是失败的案例，究其原因，除了技术门槛之外，主要是因为很多人脱离了实际情况，只是为了微服务而微服务。本文通过一个例子带领大家从头到尾体验一下微服务的演化过程，不仅要做到知其然，更要做到知其所以然。

浅谈微服务

我用过很多消息系统，比如：简单的 Redis Streams；高效的 Kafaka 等等，不过自从我把编程语言切换到 Golang 以后，总觉得必须找个用 Golang 开发的消息系统才配得上门当户对，原本我已经和小家碧玉的 NSQ 厮守终生，不过当我认识了上流社会 CNCF 钦定的大家闺秀 NATS 后，刹那间就仿佛徐志摩遇到了林徽因，扭头就给结发妻子写了休书。

浅谈NATS消息系统

对于大多数 Gopher 而言，一般平时最主要的工作内容除了实现各种无聊的业务逻辑之外，剩下的就是解决各种琐碎的问题。比如：查询性能瓶颈在哪里？查询内存泄漏在哪里？好在 pprof 是处理此类问题的利器，共有两套标准库，分别适用于不同的场景：

浅谈pprof

某项目要集成 PDF 文件的 OCR 功能，不过由于此功能技术难度太大，网络上找不到靠谱的开源实现，最终不得不选择 ABBYY FineReader Engine 的付费服务。可惜 ABBYY 只提供了 C++ 和 Java 两种编程语言的 SDK，而我们的项目采用的编程语言是 Golang，此时通常的集成方法是使用 C++ 或 Java 实现一个服务，然后在 Golang 项目里通过 RPC 调用服务，不过如此一来明显增加了系统的复杂度，好在 Golang 支持 CGO，让我们可以很方便的在 Golang 中使用 C 模块，本文总结了我在学习 CGO 过程中的心得体会。

实战CGO

一般来说，在 K8S 下部署服务是很简单的事儿，但是如果部署的是一个 gRPC 服务的话，那么稍不留神就可能掉坑里，个中缘由，且听我慢慢道来。

浅谈K8S下gRPC负载均衡问题

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