kevwan
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个人简介:go-zero作者

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我心飞翔

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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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Go 服务自动收集线上问题现场

对于 pprof,相信熟悉 Go 语言的程序员基本都不陌生,一般线上的问题都是靠它可以快速定位。但是实际项目中,很多时候我们为了性能都不会开启它,但是出了问题又要靠它来分析。好在 go-zero 已经帮我们很好的集成进来了,我们只需要像开关一样去开启、关闭它即可,这样我们就可以配合运维监控,当出现 cpu、内存等异常情况时候,自动开始开启收集(比如大半夜你睡的正香的时候),那么第二天可以通过分析当时的采样还原现场,那我们看看 go-zero 是如何做的。
原创
博文更新于 2022.12.07 ·
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熔断原理分析与源码解读

熔断原理分析与源码解读熔断机制(Circuit Breaker)指的是在股票市场的交易时间中,当价格的波动幅度达到某一个限定的目标(熔断点)时,对其暂停交易一段时间的机制。此机制如同保险丝在电流过大时候熔断,故而得名。熔断机制推出的目的是为了防范系统性风险,给市场更多的冷静时间,避免恐慌情绪蔓延导致整个市场波动,从而防止大规模股价下跌现象的发生。同样的,在高并发的分布式系统设计中,也应该有熔断的机制。...
原创
博文更新于 2022.08.31 ·
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负载均衡原理分析与源码解读

负载均衡原理分析与源码解读上一篇文章一起学习了Resolver的原理和源码分析,本篇继续和大家一起学习下和Resolver关系密切的Balancer的相关内容。这里说的负载均衡主要指数据中心内的负载均衡,即RPC间的负载均衡。...
原创
博文更新于 2022.08.10 ·
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服务发现原理分析与源码解读

彻底搞懂服务发现在微服务架构中,有许多绕不开的技术话题。比如服务发现、负载均衡、指标监控、链路追踪,以及服务治理相关的超时控制、熔断、降级、限流等,还有RPC框架。这些都是微服务架构的基础,只有打牢这些基础,才敢说对微服务是有了一点理解,出门也好意思和别人打招呼了,被人提问的时候也能侃侃而谈了,线上出了问题往往也能寻根溯源内心不慌了,旁边的女同事小芳看着你的时候也是满眼的小可爱了。和和大家一起学习微服务架构的方方面面,主要形式是理论+源码+案例,如果时间允许也可能会加上配套视频。...
原创
博文更新于 2022.07.29 ·
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简单易懂的 Go 泛型使用和实现原理介绍

本文是对泛型的基本思想及其在 Go 中的实现的一个比较容易理解的介绍,同时也是对围绕泛型的各种性能讨论的简单总结。
翻译
博文更新于 2022.06.08 ·
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Go单体服务开发最佳实践

对于很多初创公司来说,业务的早期我们更应该关注于业务价值的交付,并且此时用户体量也很小,`QPS` 也非常低,我们应该使用更简单的技术架构来加速业务价值的交付,此时单体的优势就体现出来了。
原创
博文更新于 2022.04.26 ·
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通过 SingleFlight 模式学习 Go 并发编程

在go-zero中SingleFlight的作用是:将并发请求合并成一个请求,以减少对下层服务的压力。
原创
博文更新于 2022.04.25 ·
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微服务从代码到k8s部署应有尽有系列(三、鉴权)

我们用一个系列来讲解从需求到上线、从代码到k8s部署、从日志到监控等各个方面的微服务完整实践。整个项目使用了go-zero开发的微服务,基本包含了go-zero以及相关go-zero作者开发的一些中间件,所用到的技术栈基本是go-zero项目组的自研组件,基本是go-zero全家桶了。实战项目地址:https://github.com/Mikaelemmmm/go-zero-looklook1、鉴权服务1.1 identity-apiidentity主要是用来做鉴权服务的,前面我们n
原创
博文更新于 2022.04.19 ·
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带你十天入门 Go 微服务系列(一)

本文开始,我们会出一个系列文章跟大家详细展示一个 go-zero 微服务示例,整个系列分十篇文章,目录结构如下: 环境搭建(本文) 服务拆分 用户服务 产品服务 订单服务 支付服务 RPC 服务 Auth 验证 服务监控 链路追踪 分布式事务 期望通过本系列带你在本机利用 Docker 环境利用 go-zero 快速开发一个商城系统,让你快速上手微服务。完整示例代码:GitHub - nivin-stud
原创
博文更新于 2022.02.16 ·
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带你十天轻松入门 Go 微服务系列(二)

上篇文章开始,我们通过一个系列文章跟大家详细展示一个 go-zero 微服务示例,整个系列分十篇文章,目录结构如下: 环境搭建 服务拆分(本文) 用户服务 产品服务 订单服务 支付服务 RPC 服务 Auth 验证 服务监控 链路追踪 分布式事务 期望通过本系列带你在本机利用 Docker 环境利用 go-zero 快速开发一个商城系统,让你快速上手微服务。完整示例代码:GitHub - nivin-st
原创
博文更新于 2022.02.16 ·
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Go 分布式令牌桶限流 + 兜底策略

令牌桶算法是网络流量整形(Traffic Shaping)和速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一种算法。典型情况下,令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目,并允许突发数据的发送。
原创
博文更新于 2022.01.13 ·
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Go 中实现用户的每日限额(比如一天只能领三次福利)

如果你写一个 bug 管理系统,用了这个 PeriodLimit 你就可以限制每个测试人员每天只能给你提一个 bug。工作是不是就轻松很多了?:P如今微服务架构大行其道本质原因是因为要降低系统的整体复杂度,将系统风险均摊到子系统从而最大化保证系统的稳定性,通过领域划分拆成不同的子系统后各个子系统能独立的开发、测试、发布,研发节奏和效率能明显提高。但同时也带来了问题,比如:调用链路过长,部署架构复杂度提升,各种中间件需要支持分布式场景。为了确保微服务的正常运行,服务治理就不可或缺了,通常包括:...
原创
博文更新于 2022.01.11 ·
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Go 通过 Map/Filter/ForEach 等流式 API 高效处理数据

什么是流处理如果有 java 使用经验的同学一定会对 java8 的 Stream 赞不绝口,极大的提高了们对于集合类型数据的处理能力。intsum=widgets.stream().filter(w->w.getColor()==RED).mapToInt(w->w.getWeight()).sum();Stream 能让我们支持链式调用和函数编程的风格来实现数据的处...
原创
博文更新于 2022.01.04 ·
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梦想总是要有的 - 工作20年程序员的2021年度总结

我为啥给项目取 go-zero 这个名字,我希望解决问题的时候是我们回到原点去思考,而不是遇到钉子就找锤子。正所谓:做正确的事,正确的做事!
原创
博文更新于 2021.12.27 ·
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用 Go + Redis 实现分布式锁

分布式锁,是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在分布式系统中,常常需要协调他们的动作。如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,在这种情况下,便需要使用到分布式锁。
原创
博文更新于 2021.12.14 ·
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详解布隆过滤器的原理和实现

为什么需要布隆过滤器想象一下遇到下面的场景你会如何处理: 手机号是否重复注册 用户是否参与过某秒杀活动 伪造请求大量 id 查询不存在的记录,此时缓存未命中,如何避免缓存穿透 针对以上问题常规做法是:查询数据库,数据库硬扛,如果压力并不大可以使用此方法,保持简单即可。改进做法:用 list/set/tree 维护一个元素集合,判断元素是否在集合内,时间复杂度或空间复杂度会比较高。如果是微服务的话可以用 redis 中的 list/set 数据结构, 数据规模非常大此方案
原创
博文更新于 2021.12.09 ·
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一文讲透一致性哈希的原理和实现

为什么需要一致性哈希首先介绍一下什么是哈希Hash,一般翻译做散列,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。在分布式缓存服务中,经常需要对服务进行节点添加和删除操作,我们希望的是节点添加和删除操作尽量减少数据-节点之
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博文更新于 2021.11.30 ·
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微服务治理之如何优雅应对突发流量洪峰

微服务集群中,调用链路错综复杂,作为服务提供者需要有一种保护自己的机制,防止调用方无脑调用压垮自己,保证自身服务的高可用。
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博文更新于 2021.11.23 ·
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一文讲透自适应熔断的原理和实现

为什么需要熔断微服务集群中,每个应用基本都会依赖一定数量的外部服务。有可能随时都会遇到网络连接缓慢,超时,依赖服务过载,服务不可用的情况,在高并发场景下如果此时调用方不做任何处理,继续持续请求故障服务的话很容易引起整个微服务集群雪崩。 比如高并发场景的用户订单服务,一般需要依赖一下服务: 商品服务 账户服务 库存服务 假如此时 账户服务 过载,订单服务持续请求账户服务只能被动的等待账户服务报错或者请求超时,进而导致订单请求被大量堆积,这些无效请求依然会占用系统资源:cp
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博文更新于 2021.11.18 ·
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go-zero 实战之 blog 系统

go-zero 实战项目:blog本文以 blog 的网站后台为例,着重介绍一下如何使用 go-zero 开发 blog 的用户模块。本文涉及的所有资料都已上传 github 仓库 kougazhang/go-zero-demo,感兴趣的同学可以自行下载。用户模块是后台管理系统常见的模块,它的功能大家也非常熟悉。管理用户涉及到前端操作,用户信息持久化又离不开数据库。所以用户模块可谓是 "麻雀虽小五脏俱全"。本文将详细介绍一下如何使用 go-zero 完成用户模块功能,如:用户登录、添加用户、删除
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博文更新于 2021.10.25 ·
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