. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 10. 泛型、Trait 和生命周期 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 10.3. 生命周期确保引用有效 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 用程序接口）。第八章讨论标准库提供的常见集合数据结构，例如 Vector（向量）、字符串和 Hash Map（散列表）。第九章探索 Rust 的错误处理的理念与技术。 第十章深入介绍泛型（generic）、Trait 和生命周期（lifetime），这些功能让你能够定义适用 于多种类型的代码。第十一章全面讲述了测试，因为就算 Rust 有安全保证，也需要测试确保 程序逻辑正确。第十二章中将会构建我们自己的 grep 命令行工具的功能子集实现，用于在文

45 > Nacos 架构 1. 功能性诉求 客户端  连接生命周期实时感知能力，包括连接建立，连接断开事件。  客户端调用服务端支持同步阻塞，异步 Future，异步 CallBack 三种模式。  底层连接自动切换能力。  响应服务端连接重置消息进行连接切换。  选址/服务发现。 服务端  连接生命周期实时感知能力，包括连接建立，连接断开事件。  服务端往客户端主动进行数据推送，需要客户端进行 Nacos 注册中心。 本节将较为详尽的展开介绍 Nacos 注册中心中的服务数据模型内容。主要会为读者详细介绍 Nacos2.0 版本中注册中心所涉及到的数据模型、各个数据模型的含义及各个数据模型的生命周期， 并介绍 Nacos2.0 版本和 Nacos1.0 版本中，服务数据模型的差异点。 服务（Service）和服务实例（Instance） 在生活中，我们被各式各样的服务包围，例如：如果生病了会到医院找医生诊断、如果网购遇到了 将缺醒值设置为 了非持久化服务。 85 > Nacos 架构 在 Nacos2.0 版本后，持久化属性的定义被抽象到服务中，⼀个服务只能被定义成持久化服务或非 持久化服务，⼀旦定义完成，在服务生命周期结束之前，无法更改其持久化属性。 持久化属性将会影响服务及实例的数据是否会被 Nacos 进行持久化存储，设置为持久化之后，实 例将不会再被自动移除，需要使用者手动移除实例。 集群（Cluster）

. . . . . . . . . . . . . . . . 125 23 结构体生命周期 128 23.1 生命周期注解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 23.2 函数调用中的生命周期 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 23.3 数据结构中的生命周期 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 23.4 练习：Protobuf 解析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 23.4 Day 3 Afternoon (1 hour and 50 minutes, including breaks) 13 Segment Duration 借用 50 minutes 结构体生命周期 50 minutes • Day 4 Morning (2 hours and 40 minutes, including breaks) Segment Duration 欢迎 3 minutes

o 全生命周期API管理-1 服务是从内研发视角来看的，但是对于外部消费者只想找到并集成API而已，并不想了解API背后的运维细节或者需要协调运维能力！API成了一 种可以交易的商品，可以购买增强自己APP的能力 • API文档：每一个API有 一个活档，指导集成。 形成市场，能力 互补 全生命周期API管理-2-Azure API Management 配置Http Header， 比如CORS等 配置入站协议转 换等 配置后端治理策略 等，比如限流规则 定义API或者导入 API 全生命周期API管理-3-Azure API Management • 把自己关在小黑 屋里面，自己就

还有一点就是上半年加我微信好友的很多独立开发者或在职的个人，多半也已经在寻觅了半 年机会之后放弃了继续探索，这一点在和他们交流，以及他们朋友圈的内容变化中可以明显感知。 49 / 111 图：技术采用生命周期。现阶段的 AI 大模型市场似乎正处于过高期望之后的下坡过程中 但是这并不是坏事，上图已经告诉我们，这是必然规律。 （二）价值开始显现 目前还奔跑在 AI 大模型应用赛道的公司，很多已经开始创造出客户价值，有了自己的优势。 年相比，2024 年 AI 在软件工程中的应用已经变得更加广泛和深入。这一趋势体现 在 AI 编程工具的进化上，主要体现在以下几个方面： 全面探索：AI 从辅助开发人员扩展到覆盖软件开发的整个生命周期，从需求分析到运维管 理，每个阶段都显著提升了效率和质量。 演进路径：AI 工具从个体使用扩展到团队和组织层面。个体使用的 AI 工具如 AutoDev，团 队助手如 Haiven，以及组织层面的 的质量、 如何辅助进行遗留系统的迁移。除了各自所处的数字化阶段、水平不同，还存在一些技术人才数 量、质量、分布等方面的差异。 全面探索：从辅助开发人员到全生命周期 AI 技术已经从简单的辅助开发人员发展到涵盖软件开发的整个生命周期。在这一过程中， AI 工具的应用范围不断扩展，从需求分析到运维管理，每个阶段都得到了显著提升。 从 2022 年 GitHub Copilot 的发布，我们可以看到越来越多的

状态一致性风险 容器平台 监控 VIP 服务注册 配置中心 运维平台 观察者 异常消费 基础设施 异常来源• 统一容器与应用实例的生命周期 • 下沉应用的冗余度信息 容器即应用 运维平台 监控 VIP 服务注册 配置中心 启动完成 应用实例的生命周期 API Server Eviction Controller Kubernetes Platform沉淀公共运维能力 • Operator

容器管理平台更替快速进行中 ØGolang 性能，成本评估符合蚂蚁实际需求2 构架SOFAMesh 1SOFAMosn 2SOFAMosn内数据流 3NET/IO 4 Ø屏蔽IO处理细节 Ø定义网络链接生命周期，事件机制 Ø定义可编程的网络模型，核心方法，监控指标 Ø定义可扩展的插件机制PROTOCOL 5 Ø定义编解码核心数据结构 üMesh处理三段式：Headers + Data + Trailers Ø定义Stream模型 ü 向上确保协议行为一致性 ü 为网络协议请求/响应提供可编程的抽象载体 ü 考虑PING-PONG，PIPELINE，分帧STREAM三种典型流程特征 Ø定义Stream生命周期，核心事件 Ø定义Stream层编/解码核心接口 ü 核心数据结构复用Protocol层 Ø定义可扩展的插件机制 Ø对于满足请求Stream池化的需求 Ø需处理上层传入的状态事件PROXY

细粒度的鉴权（服务间的调用） • RPC支持 • 跨语言的问题 • …云平台微服务演进之Service Mesh云平台微服务演进之Service Mesh Pilot Envoy • 服务发现 • Envoy生命周期管理 • Envoy配置下发 • 服务模型 • 配置模型 • 负载均衡 • 智能路由（灰度、蓝绿） • 流量管理（超时、重试、熔断） • 故障处理 • 故障注入 • … Mixer 翻译过来是混音器，Mixer负责在整个Service Mesh中实施访问控制和使用策略。Mixer是一个可扩展组 件，内部提供了多个模块化的适配器(adapter)。 • Pilot 翻译过来是领航员，Pliot对Envoy的生命周期进行管理，同时提供了智能路由（如A/B测试、金丝雀部 署）、流量管理（超时、重试、熔断）功能。Pliot接收用户指定的高级路由规则配置，转换成Envoy的 配置，使这些规则生效。 • Istio-Auth

安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点 领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）可解释性 途管理，对特定人群及场景下使用人工智能技术提出相关要求，防止人工智能 系统被滥用。对算力、推理能力达到一定阈值或应用在特定行业领域的人工智 能系统进行登记备案，要求其具备在设计、研发、测试、部署、使用、维护等 全生命周期的安全防护能力。 5.2 建立人工智能服务可追溯管理制度。对面向公众服务的人工智能 系统，通过数字证书技术对其进行标识管理。制定出台人工智能生成合成内容 标识标准规范，明确显式、隐式等标识要求，全面覆盖制作源头、传播路径、

不知道你的用户/权限存储在哪及以何种格式存储；所以我们一般在应用中都需要实现自己 的 Realm； SessionManager：如果写过 Servlet 就应该知道 Session 的概念，Session 呢需要有人去管理 它的生命周期，这个组件就是 SessionManager；而 Shiro 并不仅仅可以用在 Web 环境，也 可以用在如普通的 JavaSE 环境、EJB 等环境；所有呢，Shiro 就抽象了一个自己的 Session 配置文件，即使有 IniRealm 完成，因为 IniRealm 在 new 完成后就会解析这些权限字符串，默认使用了 WildcardPermissionResolver 完成，即此处是一个设计权限，如果采用生命周期（如使用初 始化方法）的方式进行加载就可以解决我们自定义 permissionResolver 的问题。 5、测试用例 public class AuthorizerTest 应用的某些配置是类似的，此处只提供一些不一样的配置，详细配 置可以参考 spring-shiro-web.xml。