cf13f/p1_1.jpg) 章淼 百度智能云 架构师 ## 什么是BFE? • 百度统一的七层流量转发平台 • HTTP, HTTPS, HTTP/2, QUIC • 2012年开始建设 • 每日转发请求约1万亿，日峰值超过1KW QPS • 2019年，核心转发引擎对外开源 • BFE => Beyond Front End • https://github.com/bfenetworks/bfe 没有统一七层接入的问题 • 功能重复开发 • 运维成本高 • 流量统一控制能力低 • 引入BFE后 • 功能统一开发 • 运维统一管理 • 流量控制能力增强 • BFE平台的主要功能 • 接入和转发，流量调度，安全防攻击，数据分析 ## BFE部署前  ## BFE主要设计思想 · 转发模型优化 · 支持多租户 • 引入条件表达式，减少正则表达式使用 - 降低动态配置加载的难度 - 区分“常规配置”和“动态配置” • 增强服务状态监控能力 • 向外展现大量内部的执行状态

std::placeholder …… 37 3.3 右值引用 …… 38 左值、右值的纯右值、将亡值、右值 …… 38 右值引用和左值引用 …… 39 移动语义 …… 41 完美转发 …… 43 总结 …… 46 进一步阅读的参考文献 …… 46 第4章容器 ..... 46 4.1 线性容器 ..... 46 std::array ..... 46 std::forward_list decltype(auto) decltype(auto) 是 C++14 开始提供的一个略微复杂的用法。 要理解它你需要知道 C++ 中参数转发的概念，我们会在语言运行时强化一章中详细介绍，你可以到时再回来看这一小节的内容。 简单来说，decltype(auto) 主要用于对转发函数或封装的返回类型进行推导，它使我们无需显式的指定 decltype 的参数表达式。考虑看下面的例子，当我们需要对下面两个函数进行封装时： std::string& look_up_a_string_2() { return lookup2(); } 而有了 decltype(auto)，我们可以让编译器完成这一件烦人的参数转发： decltype(auto) look_up_a_string_1() { return lookup1(); } decltype(auto) look_up_a_string_2()

运维：“我们需要把服务迁移到新服务器” 开发：“旧服务器上的配置文档在哪？” 运维：“当时是一个已经离职的同事配的…” 所有人： 1.3.2 Docker 如何解决这些问题 Docker的出现为上述问题提供了完美的解决方案。它通过“一次构建，到处运行”的核心理念，从根本上改变了软件交付的方式。 核心理念：一次构建，到处运行 1.3.3 Docker的核心优势 除了解决上述痛点，Docker还拥有诸多显著的 能只有约18GB。 Docker方案：容器直接共享宿主机系统，只需付出很少的基础开销（OS及引擎约4GB），即可将约60GB的内存全部用于实际应用。 4. 持续交付和部署 Docker 完美契合 DevOps 的工作流程： 使用 Dockerfile 定义镜像构建过程，使得： 构建过程可重复、可追溯 任何人都能从代码重建完全相同的镜像 配合 GitHub Actions 等 f7cf3465432c 22 seconds ago 6.47MB go/helloworld 1 f55d3e16affc 2 minutes ago 295MB 很明显使用多阶段构建的镜像体积小，同时也完美解决了上边提到的问题。 Go Modules最佳实践：上述示例为简化演示在Dockerfile中临时执行go mod init。在实际项目中，通常已在代码仓库中维护好go.mod和go.sum文件。

运维：“我们需要把服务迁移到新服务器” 开发：“旧服务器上的配置文档在哪？” 运维：“当时是一个已经离职的同事配的…” 所有人： 1.3.2 Docker 如何解决这些问题 Docker的出现为上述问题提供了完美的解决方案。它通过“一次构建，到处运行”的核心理念，从根本上改变了软件交付的方式。 核心理念：一次构建，到处运行 1.3.3 Docker的核心优势 除了解决上述痛点，Docker还拥有诸多显著的 能只有约18GB。 Docker方案：容器直接共享宿主机系统，只需付出很少的基础开销（OS及引擎约4GB），即可将约60GB的内存全部用于实际应用。 4. 持续交付和部署 Docker 完美契合 DevOps 的工作流程： 使用 Dockerfile 定义镜像构建过程，使得： 构建过程可重复、可追溯 任何人都能从代码重建完全相同的镜像 配合 GitHub Actions 等 f7cf3465432c 22 seconds ago 6.47MB go/helloworld 1 f55d3e16affc 2 minutes ago 295MB 很明显使用多阶段构建的镜像体积小，同时也完美解决了上边提到的问题。 7.17.4 只构建某一阶段的镜像 我们可以使用 as 来为某一阶段命名，例如 FROM golang:alpine as builder 例如当我们只想构建 builder

运维：“我们需要把服务迁移到新服务器” 开发：“旧服务器上的配置文档在哪？” 运维：“当时是一个已经离职的同事配的…” 所有人： 1.3.2 Docker如何解决这些问题 Docker的出现为上述问题提供了完美的解决方案。它通过“一次构建，到处运行”的核心理念，从根本上改变了软件交付的方式。 核心理念：一次构建，到处运行 1.3.3 Docker的核心优势 除了解决上述痛点，Docker还拥有诸多显著的 能只有约18GB。 Docker方案：容器直接共享宿主机系统，只需付出很少的基础开销（OS及引擎约4GB），即可将约60GB的内存全部用于实际应用。 4. 持续交付和部署 Docker 完美契合 DevOps 的工作流程： 使用 Dockerfile 定义镜像构建过程，使得： 构建过程可重复、可追溯 任何人都能从代码重建完全相同的镜像 配合 GitHub Actions 等 f7cf3465432c 22 seconds ago 6.47MB go/helloworld 1 f55d3e16affc 2 minutes ago 295MB 很明显使用多阶段构建的镜像体积小，同时也完美解决了上边提到的问题。 7.17.4 只构建某一阶段的镜像 我们可以使用 as 来为某一阶段命名，例如 FROM golang:alpine as builder 例如当我们只想构建 builder

外卖业务要做流量隔离，把北方地域的流量转发到分组a，南方地域的流量转发到分组b。 - 酒旅业务要对App新版本进行灰度，让千分之一的用户试用新版本，其他用户访问老版本。 • QA部门要通过请求的自定义参数指定转发分组，构建稳定且高可用的测试环境。 由于公司早期的业务场景相对比较简单，所以均通过Nginx if指令支持。比如某业务要把来源IP为10.4.242.16的请求转发到后端节点10.4.232.110，其它请求转发到后端节点10 110，其它请求转发到后端节点10.4.232.111和10.4.232.112，就可以进行如下配置： upstream backend_aaa { server 10.4.232.110:8080 weight=10; } upstream backend_bbb { server 10.4.232.111:8080 weight=10; server 10.4.232 operators; • checking for an executable file with the “-x” and “!-x” operators. 如果该业务要把IP段10.4.242.16/34的请求转发到10.4.232.110时，if指令勉强还可以支持。但对于上述的复杂业务场景，if指令均无法支持。除此之外，这种方式还存在以下两点不足： - 规则调整不支持动态化：如果要把客户端10.4.242

- 基于GOPATH的编译系统 - 基于GOPATH的Api文档检索 - Go语言的编辑支持 - 类浏览器和大纲显示 - Gocode(代码自动完成工具)的完美支持 - Go语言文档查看和Api快速检索 - 代码表达式信息显示F1 - 源代码定义跳转支持F2 - Gdb断点和调试支持 - gofmt自动格式化支持 a-ok。 ## 嵌入interface Go里面真正吸引人的是他内置的逻辑语法，就像我们在学习Struct时学习的匿名字段，多么的优雅啊，那么相同的逻辑引入到interface里面，那不是更加完美了。如果一个interface1作为interface2的一个嵌入字段，那么interface2隐式的包含了interface1里面的method。 我们可以看到源码包container/heap里面有这样的一个定义 务器已缓存了此网址映射关系，则调用这个IP地址映射，完成域名解析，此解析不具有权威性。 5. 如果本地DNS服务器本地区域文件与缓存解析都失效，则根据本地DNS服务器的设置（是否设置转发器）进行查询，如果未用转发模式，本地DNS就把请求发至“根DNS服务器”，“根DNS服务器”收到请求后会判断这个域名(.com)是谁来授权管理，并会返回一个负责该顶级域名服务器的一个IP。本地DNS服务器收到IP信息后，将会联系负责

value="/WEB-INF/jsp/"> 若返回一个 test 逻辑视图名，那么该视图解析器会将请求转发到 RequestDispatcher，后者会将请求交给 /WEB-INF/jsp/test.jsp 视图去渲染。 如果需要在应用中使用多种不同的视图技术，你可以使用 ResourceBundleViewResolver 协作来完成的，而这通常会调用 Servlet的API RequestDispatcher.forward(…) 方法或 RequestDispatcher.include(…) 方法，并发生一次内部的转发（forward）或引用（include）。而对于其他的视图技术，比如 Velocity、XSLT等，视图本身的内容是直接被写回响应流中的。 有时，我们想要在视图渲染之前，先把一个HTTP重定向请求 发送回客户端。比如，当一个控制器成功地接受到了 POST 过来的数据，而响应仅仅是委托另一个控制器来处理（比如一次成功的表单提交）时，我们希望发生一次重定向。在这种场景下，如果只是简单地使用内部转发，那么意味着下一个控制器也能看到这次 POST 请求携带的数据，这可能导致一些潜在的问题，比如可能会与其他期望的数据混淆，等。此外，另一种在渲染视图前对请求进行重定向的需求是，防止用户多次提交表单的数据

体系及新旧微服务体系的融合治理，支持微服务从开发、部署、接入、观测、运维的全生命周期管理，提供高性能云原生微服务网关，保证微服务应用的连续可用性；引入自主开源的 eBPF 网格加速技术，全面提高流量转发效率。 涉及的模块：全局管理、容器管理、微服务治理、服务网格、可观测性、应用工作台、云原生网络、云原生存储 ![Image](/uploads/documents/7/1/5/0/715061e 发现、配置管理、流量治理、服务级别的链路追踪、API管理、域名管理、监控告警等，覆盖了微服务生命周期中的各种管理场景。微服务引擎具有很强的兼容性，不仅可以无缝对接 DCE 5.0 的其他组件，也可以完美兼容 Spring Cloud、Dubbo 等开源生态，帮助您更便捷地使用开源微服务技术构建自己的微服务体系。 ## 微服务注册与发现 统一纳管传统微服务和云原生微服务，实现从传统微服务生态向云 提供示例代码，便于新手快速使用客户端编程消费该配置，降低新手使用门槛。 ## 微服务网关 微服务网关肩负管理微服务南北流量管控的重要作用，提供 API 管理、接口限流、多种策略安全认证、黑白名单、路由转发、MockAPI 等能力，同时提供企业级高性能和高扩展的云服务能力。 多网关管理：原生支持对容器管理模块中的多集群、多命名空间的网关实例进行管理，支持网关实例的全生命周期管理。 API 策略管理：通过图形化界面进行