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()

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

倒⾓修改器 创建的权重。 缝合边 显⽰UV展开缝合边。 边标记和⾯标记 由Freestyle使⽤。 着⾊ 隐藏线框 仅显⽰⾯向前⽅的线框。这对于重拓扑⼯作流很有⽤。 Tip 可以与 透视 显⽰设置完美组合使⽤。 顶点组权重 在编辑模式下显⽰权重。 零权重 显⽰未被引⽤及零权重区域为⿊⾊。这有助于识别被绘制了极低权重的 区域。 ⽆ 以正常⽅式显⽰顶点。 活动项 显⽰活动组中没有权重的顶点为⿊⾊(即仅显⽰显⽰活动组中有权重 的使⽤条件相当严格，所以很难使⽤。要获得(半)⽹格的准确镜像，镜 像修改器 来得更加简单和⽅便。 拓扑镜像 Note 要使⽤ 拓扑镜像 ，必须先⾄少启⽤三个 镜像轴向 中的⼀个。 在使⽤ 镜像 选项时，⽹格⼏何体的顶点必须完美配对。如果其位置⽆法准确 配对， 镜像轴 不会将其当做镜像顶点处理。 拓扑镜像 试图通过综合考虑顶点位置以及与⼏何体中其他顶点的相对关系， 来确定哪些是镜像顶点。该⼯具通过审视整体拓扑结构，来确定是否将具体顶 拓扑镜像 取消勾选。 4. 现在再次移动顶点， X向镜像 不起作⽤，被镜像的顶点不会随之修改。 5. 如果接着勾选 拓扑镜像 ，再次移动相同顶点， X向镜像 会对随之操作镜 像顶点，即使这些顶点不是完美对应的。 ⾃动合并 模式: 菜单: 参考 编辑模式 侧栏 ‣ ⼯具 ‣ 选项 ‣ ⾃动合并 启⽤ ⾃动合并 后，只要将⼀个顶点向另⼀个顶点靠近⾄⼩于设定 阈值 ，将⾃ 动合并这两个顶点。该选项仅影响交互操作（调整上⼀步操作

40_1.jpg) 整个步骤包括几个部分（图中从上到下顺序）： - 前置的 Filter 拦截请求，并根据请求中包含的 IP 和 port 信息计算其所属的 Distro 责任节点，并将该请求转发到所属的 Distro 责任节点上。 - 责任节点上的 Controller 将写请求进行解析。 • Distro 协议定期执行 Sync 任务，将本机所负责的所有的实例信息同步到其他节点上。 节点都可以接收到读写请求。所有的 Distro 协议的请求场景主要分为三种情况： 1. 当该节点接收到属于该节点负责的实例的写请求时，直接写入。 2. 当该节点接收到不属于该节点负责的实例的写请求时，将在集群内部路由，转发给对应的节点，从而完成读写。 3. 当该节点接收到任何读请求时，都直接在本机查询并返回（因为所有实例都被同步到了每台机器上）。 Distro 协议作为 Nacos 的内嵌临时实例一致性协议，保证 与底层的一致性同步逻辑进行了分层隔离。然后将业务的读写（主要是写，因为读会直接使用业务层的缓存）抽象为 Nacos 定义的数据类型，调用一致性服务进行数据同步。在决定使用 CP 还是 AP 一致性时，使用一个代理，通过可控制的规则进行转发。 目前的一致性协议实现，一个是基于简化的 Raft 的 CP 一致性，一个是基于自研协议 Distro 的 AP 一致性。Raft 协议不必多言，基于 Leader 进行写入，其 CP 也并不是

开放式提示：提出开放性问题，允许AI根据多个角度进行生成 封闭式提示：提出具体问题或设定明确限制，要求AI给出精准回答 ## 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 ## 缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果 ## 陷阱症状： · 过度复杂的初始提示语 ·对初次输出结果不满意就放弃 · 缺乏对AI输出的分析和反馈 ## 应对策略： ·采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 设置的技巧。 （4）多媒体融合特性要求提示语能够协调处理文字、图片、视频等多种内容形式。微博的内容分发主要依赖于以下传播路径： 粉丝关系链传播 • 热门话题引流 • 兴趣推荐算法 • 转发评论互动 # 内容策略的提示设计（一） 内容策略的提示设计不仅涉及到信息传递的准确性，还需要考虑适用平台特性、用户需求差异、内容传播效果、创造力的激发以及生成过程中的灵活性和可控制性，具体可执行的策略如下： 合度等 - 角度创新：指导找到差异化的切入点，避免同质化表达 - 时机把握：明确内容发布的最佳时间窗口 ## 内容节奏 - 评论引导：设计能够激发用户表达的互动话题 - 转发激励：通过悬念设置或福利机制提升转发意愿 - 私信响应：规范化的私信回复策略 ## 应用示例 热点借力内容生成需求： 话题背景：[当前热点] 热度指标：[热搜排名/话题讨论量] 目标受众：[用户群体] 差异化要求：