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This article explores how we achieved stable API alignment across platforms by evolving from manual updates and visual tools to a declarative workflow using TypeSpec. It shares lessons on consistency, automation, and best practices in multi-platform API design.
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In previous posts,[1] I mentioned that in Rust, tracing is often used alongside opentelemetry to build a local-cluster model. In this setup, tracing is responsible for generating and structuring local spans, while opentelemetry takes care of propagating context across service boundaries. However, I’ve come to realize that this
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相信日志，即 Logging，对于大多数开发人员是不陌生的。 日志是一种记录应用程序运行状态的重要手段，它可以帮助我们了解应用程序的运行情况，排查问题，甚至是监控应用程序的性能。在 Web 后端应用程序中，日志是不可或缺的一部分，它可以记录用户请求、应用程序的错误、警告等信息，帮助我们更好地了解应用程序的运行情况。 但它真的不可或缺吗？读完这篇文章后我想我给你的答案是：不是。日志的形式很单一，只是文本，这注定了它很冗杂的特点，我们很难从中提取我们需要的信息。即使你使用 AI 如 ChatGPT，也并不一定可以得到一个有建设性的答案。对于自己构建的应用程序，ChatGPT 既不了解也不可能去真的全部了解你的代码，这就带来了问题。 为什么日志不是不可或缺的 日志的形式单一，以纯文本呈现，信息常常显得冗余且难以提取。即便是使用 AI 进行分析，也不一定能提供清晰的洞见。日志的主要问题在于： * 冗余性和庞大的数据量：日志往往包含大量无用信息，查找特定问题的关键信息耗时。 * 缺乏上下文关联：单条日志难以呈现多个服务之间的调用关系和上下文，尤其是在微服务架构中
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近期，我使用 Next.js 与 Hexo 重构了原本基于 WordPress 的博客系统。此次重构是经过我深思熟虑的，在重构的过程中我也遇到了很多问题，我将为大家分享这次重构的过程和经验。
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Golang 在 1.6 版本中引入了 PIE（Position Independent Executable）编译模式，它可以使得编译后的二进制文件在内存中的位置不固定，从而提高了二进制文件的安全性。但相传 PIE 编译模式在性能和内存占用上都有一定的损耗，本文将对 PIE 编译模式进行测试，以验证这一说法。
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主要使用工具的介绍 在本节中，我们将介绍 Kubernetes 和 Helm 的基本概念，这些知识是理解如何在 Kubernetes 集群上部署 WordPress 的基础。 Kubernetes 简介 Kubernetes 是一个开源的容器编排平台，用于自动化容器的部署、扩展和管理。Kubernetes 提供了一个统一的 API 和工具，使得容器的部署和管理变得更加简单和可靠。它可以管理运行在多台机器上的容器，确保容器应用程序的高可用性、弹性、伸缩性和安全性。 Kubernetes 主要包括以下核心概念： * Pod：Kubernetes 中最小的可部署单元，包含一个或多个紧密关联的容器。 * Deployment：用于管理 Pod 的副本数量和更新。 * Service：用于暴露 Pod 或 Deployment 在集群内部和外部的网络地址。 * Volume：用于将持久化数据挂载到容器中。 * Namespace：用于将 Kubernetes 资源进行逻辑上的隔离和分组。 Helm