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揭秘 Uber API 网关的架构，建议收藏！

请求生命周期中的组件 为了说明网关的各种组件，了解单个请求如何通过网关运行时是很重要的。传入请求包含一个路径，该路径映射到为其提供服务的处理程序。...API 生成：在最后一步中，对 DAG 进行迭代以生成所有端点。...代码生成的整个工作被抽象为一个 Uber OSS 库 Zanzibar。 https://github.com/uber/zanzibar?...该平台为 AuthX 提供了几个可重用的实现，用户可以从他们的端点中选择它们作为中间件。这使得用户可以不必关注这些 AuthN/AuthZ 如何实现，并确保一个端点使用至少一个预备好的实现。...移动客户端生成 Uber 的所有移动应用程序都基于 Thrift IDL 生成服务和模型，从而实现与服务器的交互。CI 作业从网关获取所有端点 IDL，并为各种模型运行自定义代码生成。

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Uber三代API 生命周期管理平台实现

在本文中，我们将为读者介绍 Uber API 网关演变的不同阶段，这个网关为 Uber 产品提供了支持。我们将通过回顾历史来了解架构的演变史，这些演变是伴随着高速增长阶段而发生的。...这个 API 网关是 Uber 最大的 NodeJS 应用程序之一，有一些令人印象深刻的统计数据： 跨 110 个逻辑端点分组的多个端点； 40% 的工程师已将代码提交到这一层； 峰值时高达 800000...这种方法导致产品团队管理自己的表示和编排服务，这些服务可以满足消费应用程序所需的 API。这些服务中的代码是针对视图生成和来自许多下游服务数据的聚合。有单独的 API 来修改以适应特定消费者的响应。...建立信任 集中式团队将一些高规模的 API 和关键端点迁移到新的栈中，以验证尽可能多的用例，并验证我们可以开始让外部团队迁移他们的端点和逻辑。...培训 集中式团队对工程和项目负责人进行了培训，让他们了解“如何”迁移、“需要注意什么”、“何时”迁移等。我们建立了支持渠道，来自其他团队的开发人员可以在迁移过程中寻求问题和帮助。

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    Uber 实时推送平台实践：gRPC 推动基础设施的发展

    本文介绍了 Uber 如何通过轮询保持信息实时更新以及基于 gRPC 双向流协议构建应用。 轮询更新 在 Uber 的应用场景下，司机侧需要每隔几秒钟对服务器进行轮询，以查看是否有新的订单。...这些触发器全部被过滤，然后转换成对各种 API 网关端点的调用。为了产生合适的本地化响应负载，API 网关需要诸如设备区域、设备操作系统和应用程序版本等用户上下文信息。...生成消息负载 来自 Uber 应用的所有服务器调用都由 API 网关提供（在此阅读有关我们网关演变的更多信息），推送的负载也以同样的方式生成。...但是，这个 API 可以分为 Pull API 和 Push API。Pull API 指的是在移动设备上为任何 HTTP 操作调用的端点。...在这两者之间设置 API 网关有许多好处： Pull API 和 Push API 共享了大多数端点业务逻辑。一个给定的负载可以从 Pull API 无缝地切换到 Push API。

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    可伸缩的微服务告警系统设计指南

    稍后我们会深入了解这些系统，并探讨如何推动建立更多的缓冲措施，和我们新的告警去重平台Origami，以及在建立高“信噪比”的告警系统方面如何应对挑战。...Uber外部可以对基础设施API进行黑盒测试。 在Uber的体量下，传统的现成解决方案无法满足监控和告警的要求。...有些告警信息是基于标准指标自动生成的，如端点错误或者CPU/内存占用率过高等。还有些告警信息是由某个团队根据具体的需要所建立的指标生成的。...对于一些周期性的指标，如客户在某市的行程次数或其他的业务指标，uMonitor使用Argos这个反常监测平台来生成动态的阈值，以表征基于历史数据的反常数值。...，可以基于历史数据，或者基于特定的业务线的潜在指标进行的复杂查询，来生成新的阈值。

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    基于Dify创建可复用测试用例工厂

    本文将详细介绍如何利用Dify平台搭建一个可复用的测试用例工厂，实现测试用例的智能化生成与管理，最终达成测试效率的质的飞跃。一、为什么需要测试用例工厂？...测试知识库增强：将项目文档、接口定义、历史缺陷等知识纳入测试决策过程。多测试框架支持：通过模型适配，可生成适用于pytest、JUnit、TestNG等多种测试框架的脚本代码。...模型配置在Dify控制台中配置AI模型是使测试用例工厂运转起来的关键步骤：进入"设置" → "模型供应商" → 添加API Key以配置DeepSeek模型为例：选择"自定义模型"API端点：https...知识库增强测试设计通过Dify的知识库功能，上传产品文档、接口定义、历史缺陷报告等资料，可以显著提升AI生成测试用例的准确性和业务贴合度。...测试数据智能生成Dify工作流可以集成测试数据生成功能，根据接口参数类型和业务规则自动生成合适的测试数据：- type:data_generationconfig:    参数类型映射:      用户名

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    生成测试脚本太慢？试试Dify与自然语言描述，效率提高300%！

    ：将项目文档、接口定义、历史缺陷等知识纳入测试决策过程，实现基于上下文感知的智能测试生成多测试框架支持：通过模型适配，可生成适用于pytest、JUnit、TestNG等多种测试框架的脚本代码三、环境搭建...Key以配置DeepSeek模型为例：选择"自定义模型"API端点：https://api.deepseek.com/v1密钥获取：访问 https://platform.deepseek.com 申请免费试用四...、实战演示：构建测试脚本智能生成工作流下面以电商平台的用户注册接口为例，展示如何通过Dify工作流实现测试脚本的智能生成。...：根据测试策略和测试数据，生成可执行的测试脚本。...测试知识库增强：在Dify中创建测试知识库，上传以下文档可显著提升生成脚本的准确性：项目API文档（OpenAPI/Swagger规范）业务需求文档和用户故事历史缺陷报告和修复方案测试标准和checklist

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    【收】精心整理！小程序开发资源汇总（附带源码）

    小程序组件 https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/component/ 小程序 API https://developers.weixin.qq.com.../miniprogram/dev/api/ 小程序开发者工具 https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/devtools.html...、分类、排行榜、分享、生成海报图等。...教务助手小程序 用完即走，查个成绩和课表，无需下载app或去翻看公众号内的历史内容。 功能日历小程序 既能查看日历又能备注事项，看云开发如何支持功能性日历小程序的快速开发。...口袋工具 口袋工具之历史上的今天。一个基于云开发的小程序，看看历史上的今天都发生了啥。 迷你微博 独立做个精简版微博出来让你刷刷刷吗？

    2.7K32

    如何将Postman API测试转换为JMeter以进行扩展

    许多测试工程师使用Postman进行API测试自动化。他们发现端点，发出请求，创建测试数据，运行回归测试，使用Newman等实现API测试的持续集成。但是，Postman有一定的测试限制。...这篇博客文章将解释何时建议将Postman转换为JMeter，并逐步说明如何实现。 Postman API Testing Limitations 可扩展性 Postman测试无法扩展。...查找瓶颈和最慢的API端点 如何将Postman API测试转换为JMeter测试 以下是将现有Postman测试转换为JMeter的步骤： 第1步-准备JMeter进行录制 JMeter随附有HTTP...启动JMeter的HTTP（S）测试脚本记录器时，JMeter生成一个自签名证书，该证书使JMeter可以解密HTTPS请求。...因此，如果您具有测试数据准备或声明逻辑，则需要使用JSR223测试元素和Groovy语言对其进行复制.

    1.4K40

    使用 Burp 枚举 REST API

    Burp 可以测试任何 REST API 端点，前提是您可以为该端点使用普通客户端来生成正常流量。流程是通过 Burp 代理客户端的流量，然后用正常的方式进行测试。...除非 API 使用 Swagger 文件，否则不使用普通客户端就无法完全自动化，因为 REST API 端点没有标准格式来定义可以向它们发出的请求（就像 SOAP 那样通过 WSDL 文件的端点）。...因此，没有办法绕过使用真实客户端生成示例流量的需要。 在某些情况下，您可以使用浏览器访问 API，但这并不总是可行的。...在本教程中，我们将演示如何使用移动设备通过 Burp Suite 代理 API 流量。 您可以使用此方法映射整个 API，或定位和测试特定操作。...在此屏幕截图中，我们使用 HTTP 历史控制台隔离并突出显示了登录过程。

    1.7K10

    如何用LSTM自编码器进行极端事件预测？（含Python实现）

    这个数据展示了两种不同品种的鳄梨的历史价格，和其在美国多个商场的销量。...我们使用了从开始到2017年末为止的售价数据搭建模型，而18年最开始两月的数据我们拿来做测试数据。...训练数据（蓝色）测试数据（橘色），囊括所有数据 由于缺乏指数增长和交易行为，我们不需要扩展我们的价格序列。...我们首先使用这些数据去训练我们LSTM Autoencoder， 之后删除encoder模块，并利用它制作特征生成器，最后再去训练我们forecaster模块中的LSTM 模型做预测任务。...模型1 和模型2 之间不同点在于，它们接收到的特征不一样： 模型1接收编码器输出加上回归结果； 模型2接收历史原始数据加上回归结果。

    3.5K60

    Salesforce 编程语言 Apex 概述

    官方开发者指南把这种定位说得很清楚：Apex 允许开发者在 Salesforce 服务器上执行流程与事务控制语句，并与 API 调用配合，常被用于自动化业务过程与扩展平台行为。...Service，通过注解声明端点、方法与 HTTP 动作，快速把平台能力安全地开放给外围系统。...(Salesforce Developers)可运行的示例：一组相互协作的 Apex 代码片段下面给出一个小而完整的演示，覆盖触发器、触发器处理器、异步队列、批处理、定时作业、REST 端点与单元测试。...异步与队列的选择、限制与监控方法，可以在官方文档里查到细节，包括如何链式队列、何时允许 Callout、以及不同模型的适用场景。...这些文档持续更新，覆盖语言特性、API、限制、优化实践、以及版本演进。

    30600

    什么是规范驱动开发以及spec-kit

    测试自动化框架 // 示例：基于规范的自动生成测试describe('User API Contract Tests', () =>...) => { // 自动为每个端点生成测试用例 it('should conform to request schema', async () => { const testData...服务└─ 立即开始UI开发，无需等待后端后端团队：└─ 从Spec-Kit获取：框架代码 + 数据模型 + 路由 定义└─ 专注于业务逻辑实现测试团队：└─ 从Spec-Kit获取：自动化测试用例 + 测试数据云服务器...商业化解决方案Postman API Network​ - 规范管理和协作平台 Apiboost​ - 专门的API规范驱动开发平台 Speakeasy​ - 基于规范的SDK生成和管理 3....内部企业Spec-Kit许多大型公司会构建自己的Spec-Kit，如：Uber的API Pipeline​ - 统一的API开发生命周期管理 Stripe的API规范套件​ - 驱动其整个开发者生态 Netflix

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    解锁本地大模型的潜力：Ollama API 调用深度解析与实践指南

    随着大语言模型（LLM）的快速发展，如何在本地高效部署和调用这些模型成为开发者关注的焦点。Ollama 作为一个轻量级开源框架，提供了一套简单而强大的 API 接口，支持本地运行多种预训练模型。...通过本文，读者将掌握如何利用 Ollama API 构建本地化 AI 应用，解锁大模型的无限可能。 正文 1....Ollama API 概述 Ollama 提供了多个 API 端点，主要包括： 生成补全：/api/generate，用于生成给定提示的响应。 聊天对话：/api/chat，支持多轮对话。...API 调用详解与代码实践 4.1 生成补全（/api/generate） 生成补全是 Ollama 的核心功能之一，用于根据输入提示生成文本。...4.2 聊天对话（/api/chat） 聊天对话端点支持多轮交互，适合构建对话系统。

    4.6K10

    AI 辅助文档生成：从接口注释到自动化 API 文档上线

    在这个AI技术飞速发展的时代，我开始探索如何利用人工智能来解决文档生成的痛点。经过大量的实践和调研，我发现AI辅助文档生成不仅能够大幅提升开发效率，还能保证文档的准确性和一致性。...我会详细介绍如何构建一套完整的文档生成工具链，从技术选型到架构设计，从代码实现到部署上线，每一个环节都会提供实用的解决方案。...AI文档生成技术概览1.1 传统文档生成的痛点在传统的软件开发流程中，API文档的编写往往是最容易被忽视却又极其重要的环节。...未来发展趋势与技术展望8.1 技术发展趋势AI辅助文档生成技术正朝着更加智能化和自动化的方向发展：图7：AI文档技术演进时间线 - 展示技术发展的历史轨迹和未来趋势8.2 新兴技术集成class NextGenDocumentationSystem...从最初的简单代码注释提取，到现在的智能化、自动化文档生成系统，这个技术领域正在经历着快速的发展和变革。在实际项目中，我见证了AI技术如何将原本繁琐的文档编写工作转变为高效、准确的自动化流程。

    89010

    借助Dify工作流构建AI测试智能体，效率提升可达500%

    ，将自然语言描述的需求直接转换为结构化的测试用例支持多种测试框架的脚本代码生成智能测试数据生成，告别"巧妇难为无米之炊"测试知识库增强将项目文档、接口定义、历史缺陷等知识纳入测试决策过程实现基于上下文感知的智能测试生成支持...模型配置在Dify控制台中配置AI模型是使测试智能体运转起来的关键步骤：进入"设置" → "模型供应商" → 添加API Key以配置DeepSeek模型为例：选择"自定义模型"API端点：https:...：LLM分析]     → [测试策略生成：基于测试方法论]    → [测试数据生成]    → [测试用例生成：LLM+模板]    → [结果输出：结构化数据]核心节点配置详解1....工作流架构设计：[测试数据获取] → [数据分析处理] → [报告内容生成] → [多平台推送]Jira测试数据获取配置：节点类型: HTTP请求配置:方法:GETURL:https://your-domain.atlassian.net...Dify的知识库功能，上传产品文档、接口定义、历史缺陷报告等资料，可以显著提升AI生成测试用例的准确性和业务贴合度。

    85420

    NVIDIA AI应用平台NIM开发人员指南

    译自 A Developers Guide to NIM, Nvidia’s AI Application Platform，作者 Janakiram MSV。...NIM API 作为无服务器推理端点提供，为迭代和构建生成式 AI 解决方案提供了一条安全、简化的路径。...NIM API 提供了多个 API 端点，使开发者能够与 AI 模型进行交互，包括： 完成端点: 这使开发者能够根据给定的提示生成文本完成。...嵌入端点: 这使开发者能够为给定的输入文本生成文本嵌入。 检索端点: 这使开发者能够根据给定的查询检索相关文档。 排名端点: 这使开发者能够根据给定的查询或提示对段落或文档列表进行排名。...在本系列的后续部分，我将探讨如何在本地部署 NIM 以及构建使用 API 的应用程序。 总结 英伟达 NIM 代表了生成式 AI 模型部署和使用方面的重大进步。

    1.1K10

    谷歌刚刚发布 AI Agent 白皮书，2025 年agent时代已开启

    就像人类一样，生成式人工智能模型可以经过训练，使用工具来访问实时信息或建议现实世界的行动。例如，模型可以利用数据库检索工具来访问特定信息，例如客户的购买历史记录，因此它可以生成量身定制的购物推荐。...除非为模型明确实现，否则不存在会话历史或连续上下文（即聊天历史）的管理。 管理会话历史（即聊天历史）以基于编排层中做出的用户查询和决策进行多轮推理 / 预测。...agent如何与外部 API 交互？ 假设你构建了一个智能体，其目标是帮助用户预订航班。你知道你想要使用谷歌航班API来获取航班信息，但你不确定如何让你的智能体调用这个API端点。...扩展通过以下方式在智能体和应用程序编程接口（API）之间架起桥梁： 1. 通过示例来教导智能体如何使用API端点。 2. 教导智能体成功调用API端点需要哪些参数。...开发人员希望在智能体开发过程中进行迭代，而无需为API端点部署额外的基础设施（即函数调用可以起到对API进行“存根”的作用）。

    3.3K30

    Protocol Buffers vs Swagger: 为什么Google选择设计Protocol Buffers？

    Swagger，也称为OpenAPI，是一种用于定义、生成和可视化RESTful API的框架。Swagger使用JSON或YAML格式来描述API的端点、请求和响应格式。...它不仅是一个API文档工具，还可以生成客户端SDK和服务端代码。 主要特点： 丰富的文档功能：Swagger通过YAML或JSON文件详细描述API的每个端点，使得API文档一目了然。...Swagger：适用于公开API文档、开发者门户、需要生成SDK和客户端代码的场景。...Swagger：通过描述API端点、参数和响应格式提供灵活的API定义，但对数据序列化的性能优化有限。...参考文献 Google Protocol Buffers官方文档: https://developers.google.com/protocol-buffers OpenAPI (Swagger) 官方文档

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