在前面的文章中提到我们在一个高性能场景中尝试了rust，那么它的效果如何呢？
在这次rust的尝试中，我们实现了一个通用的特征数据处理框架，并实现了几个常用的算子。这个数据处理框架目标是实现 Spark ML pipeline 的在线计算，为机器学习模型的在线推理场景提供特征处理。
我们选用了两个rust的grpc框架对外提供服务。它们分别是grpc和tonic，前者是基于线程池的实现，后者是基于rust异步模式async/await的实现。实验过程发现两者性能相差不大，tonic稍好，快2ms左右（不到5%），这可能是由于其数据结构设计更为精简带来的。
为了更有参考性，我们直接进行端到端的测试（用grpc客户端发起请求，在客户端采集数据），并与scala版本的实现进行性能对比。下面的结果中，服务端应用均部署在同一台64核心+32GB内存的服务器上，客户端也在此服务器上发起请求。由于数据处理的逻辑一致，客户端使用同一个java版本的实现。
作为一个非专业c/c++开发人员，相信很多人跟我一样，常常会在跟c/c++打交道时碰到困难。然而，我们所使用的很多底层的库或软件，却有大量是用c/c++编写而成。所以，了解一些基本的c/c++知识对于非专业c/c++开发人员将非常有帮助。
在下面这些典型的场景中，我们可能会需要用到这些知识：
c/c++项目c/c++程序里面进行少量的c/c++开发，并与c/c++代码交互本文尝试总结一下基本的c/c++知识，包括常见的平台、静态库/动态库的原理、基础编译指令等。并将结合一些实例来加深理解。
一个项目越复杂，架构的作用就越显得重要。这就跟收拾家里面的东西一样，如果我们只有为数不多的几件物品，即便我们随意摆放，也不会妨碍我们找到想要的东西。但是随着购置的物品越来越多，如果不设置一套摆放规则，那么想找到东西就可能会花费大量的时间，效率低下。在我看来，架构就像这样一套摆放东西的规则。规则设置得好，屋子里面的东西将摆放得井井有条，我们的生活不仅将更高效也将更舒适顺心。
在最近的一个项目上，我们和客户一起建设了一个机器学习平台。对于某一个机器学习项目，最重要的四个部分是特征处理，模型探索，模型训练与模型推理。构建一个平台的目的是将这四个部分中通用的能力沉淀下来。一个成功的平台可以为新的机器学习项目提供基础设施，让项目快速起步，还可以使得项目组更专注在模型优化上而提升模型迭代效率。
随着系统功能越来越多，系统的配置也越来越多，配置管理成为了一个重要的问题。做过线上运维的同学们一定对配置的复杂性有深刻体会，多少次加班都是因为一个配置不对而导致系统无法正常工作！配置问题由于难以建立有效的自动化测试而难以检测，常常使得我们不得不花费数小时甚至数天来调试才能找到配置上的问题。
对于分布式计算，这个问题变得更加突出了，熟悉分布式大数据处理的同学们对于分布式任务的复杂配置一定深有感触。分布式系统本身的复杂性常常使得单个组件的配置就有上百个。而在微服务架构流行的当下，我们的系统越来越多以分布式的形式出现，系统的配置管理问题也越来越突出。
本文尝试分享一下我们在构建机器学习平台时对于配置管理方面的设计实践。
在当下很多的应用场景中，我们常常会想要应用具有一定的灵活性，以便我们可以在线调整计算逻辑，而不需要重新发布应用。这可能也可以称为以极限的速度发布软件的方式。
AB测试可以说解决了一部分这样的需求，使得我们可以在线的针对部分用户改变应用的行为。但AB测试需要我们预先定义并实现两套逻辑，然后通过线上配置来应用不同的逻辑。显然，在可自定义的程度上，AB测试是非常弱的。如果我们想要更大规模的调整应用的逻辑，AB测试就不够了。
坑说：Jasmine的any(Object)不能替代any({premitive type})，可以考虑使用anything()
坑位：使用toHaveBeenCalledWith测试函数被调用时的参数。
当参数列表太长（如：func(p1, p2, p3){...}）的时候，往往只需要验证某一部分参数正确性，这个时候使用any()。
最近在一个网站上，看到了很炫的网页特效：视频背景透明。该网址是：http://videostir.com/。他们还为用户提供了制作透明视频的服务。用户只需要上传他们要求的格式的视频，就可以生成一个透明的视频。
正如该网站所演示的，这种视频作为网站的引导，效果非常赞，互动的感觉非常强烈。
From Martin Fowler microservices:
微服务架构即是采用一组小服务来构建应用的方法。
每个服务运行在独立的进程中，不同服务通过一些轻量级交互机制来通信， 例如 RPC、HTTP 等。
服务围绕业务能力来构建，并依赖自动部署机制来独立部署。
From Sam Newman [Building Microservices]:
You should instead think of Microservices as a specific approach for SOA in the same way that XP or Scrum are specific approaches for Agile software development.
微服务即SOA的一种实现方式。企业服务总线（ESB）设计的失败给SOA带上了负面的标签。