1.亲测！存储源存储某站8000买的原理默往im即时通讯源码
2.OpenSSL创建https证书
3.12 图入门高性能分布式对象存储 MinIO
4.2024最新IM即时通讯四合一系统源码(PC+WEB+IOS+Android)客户端默往
5.云原生DevOps落地方案
6.MinIO免费和收费的区别？

亲测！某站8000买的存储源存储默往im即时通讯源码

       经过亲测，以下是原理关于默往IM即时通讯源码的搭建教程。该教程涉及的存储源存储环境包括Nginx 1.、MySQL 5.7、原理网站系统模板源码PHP 7.4、存储源存储Redis 原理7.0、Node.js ..6、存储源存储etcd、原理minio、存储源存储ssdb、原理以及kafka等技术栈。存储源存储以下是原理关键步骤：

       1. 安装minio：使用`apt-get install rpm`，然后安装`minio-.0.0.x_.rpm`，存储源存储启动服务使用`nohup minio server /opt/lib/minio --console-address ":" 1>/dev/null 2>&1 &`。

       2. 安装ssdb：进入目录并编译`make`，然后指定安装目录`make install PREFIX=/opt/lib/ssdb`，启动和管理服务。

       3. 安装kafka：在宝塔上安装Java 1.8，设置环境变量，编辑`config/server.properties`，启动zookeeper和kafka。

       4. 安装etcd：配置环境变量，启动etcd服务。

       5. 数据库操作：设置root远程访问，创建和导入数据库，修改数据库账号密码。

       6. IM脚本：修改配置文件，执行清理日志和启动服务的命令。

       7. 创建网站：设置api和admin模块，配置伪静态，运行网站和修改PHP函数，设置跨域访问。

       8. web模块：配置telegram接口，安装依赖，打包编译，并调整wasm文件路径。

       9. 最后，提供了下载链接和原文出处。

       通过以上步骤，您可以按照教程逐步搭建默往IM的源码环境。

OpenSSL创建/docs/查找，GitHub源代码可通过github.com/minio/minio获取。

       其独特的源码百度百科设计使得即使在节点集群中，8台服务器宕机，数据仍能保持可读，不过写入操作需要9台。通过灵活的节点和硬盘配置，如2个节点每4块硬盘或4个节点每2块硬盘，可以定制化冗余策略。基础架构有三种模式：单主机单硬盘用于开发测试，多硬盘模式提供基本安全保障，多主机多硬盘（分布式）则利用Reed-Solomon纠删码实现强大冗余。

       部署分布式MinIO需要环境准备，下载MinIO并为每台新添加的服务器（如4块2GB磁盘）配置。启动服务时，可修改默认的端口，通过编写启动脚本并管理服务。建议使用nginx负载均衡，以便更高效地访问。客户端工具mc允许你添加MinIO存储服务并进行测试，更多操作细节请参考官方文档。

       尽管文章内容涵盖了MinIO的安装、配置和基本使用，但公有云产品如腾讯云Cos和阿里云OSS也是值得考虑的备选。对于更深入的实战操作，敬请期待后续更新，有任何问题，欢迎随时提问。

最新IM即时通讯四合一系统源码(PC+WEB+IOS+Android)客户端默往

       本文旨在介绍一套集成PC、WEB、IOS、Android客户端的最新即时通讯系统源码，为用户提供一整套全面的即时通讯解决方案。下面将详细介绍此系统的搭建步骤和环境要求。

       系统搭建主要依赖以下环境和工具：后端框架、服务器环境以及相关组件。

       后端环境构建包括后台账号管理、服务器配置以及服务器管理工具如宝塔。

       具体步骤如下：

       1. 安装并配置宝塔在线命令，此工具将简化服务器管理。

       2. 使用宝塔命令安装核心组件，包括:

       Minio: 为系统提供对象存储服务。

       SSDB: 高性能的键值数据库，用于存储系统配置信息。

       Kafka: 实现消息队列，支持实时数据流处理。

       etcd: 分布式键值存储系统，php源码 百度网盘用于分布式系统中存储配置数据。

       3. 完成数据库导入，确保系统数据的完整性。

       4. 创建并配置网站，整合即时通讯功能。

       在前端开发层面，已提供详细的构建教程，包含界面设计、交互实现以及性能优化技巧。

       这套IM即时通讯四合一系统源码旨在为开发者提供高效、稳定、跨平台的即时通讯解决方案。通过遵循上述步骤，用户可以快速搭建起功能全面、性能优良的即时通讯应用。

云原生DevOps落地方案

       DevOps简述

       顾名思义，DevOps是开发（Development）与运维（Operations）的融合，旨在打破开发与运维之间的隔阂，促进开发、运营和质量保障（QA）等部门之间的交流与协作。通过小规模、快速迭代的方式开发和部署产品，以便快速应对客户需求的变化。DevOps强调开发运维一体化，强化团队间的沟通与快速反馈，实现快速交付产品和提高交付质量。

       DevOps并非新工具集，而是一种思想、一种文化，旨在改变传统开发运维模式，采用最佳实践。通常通过CI/CD（持续集成、持续部署）自动化工具和流程实现DevOps理念，以流水线形式改变开发人员和测试人员发布软件的方式。随着Docker和Kubernetes（以下简称k8s）等技术的普及，容器云平台基础设施不断完善，加速了开发和运维角色的融合，使云原生的DevOps实践成为未来趋势。以下将基于混合容器云平台详细讲解云原生DevOps的落地方案。

       云原生DevOps特点

       DevOps是PaaS平台中关键功能模块，包括以下重要能力：支持代码克隆、编译代码、运行脚本、构建发布镜像、php二手车 源码部署yaml文件以及部署Helm应用等环节；支持丰富的流水线设置，如资源限额、流水线运行条数、推送代码以及推送镜像触发流水线运行等，提供端到端高效流水线能力；提供开箱即用的镜像仓库中心；提供流水线缓存功能，可自由配置整个流水线或每个步骤的运行缓存，在代码克隆、编译代码、构建镜像等步骤利用缓存缩短运行时间，提升执行效率。

       云原生DevOps实现

       简单来说，云原生DevOps内部功能设计主要通过k8s提供的自定义controller功能实现，基本逻辑是根据业务需求抽象出多个CRD（Custom Resource Definition，自定义资源对象），编写对应的controller实现业务逻辑。为了实现CI/CD功能，抽象出多个CRD对象，如下所示：

       我们知道配置流水线通常需要对接代码仓库，包括仓库地址、仓库授权信息等，因此需要3个CRD对象来记录源代码仓库的相关信息。

       设计好DevOps中与仓库相关的3个CRD对象后，需要再定义3个CRD对象来描述流水线相关的信息。

       pipeline步骤功能有多种类型，包括运行脚本、构建发布镜像、发布应用模板、部署YAML、部署应用等。为了提供这些功能，采用Jenkins作为底层CI/CD工具，docker registry作为镜像仓库中心，minio作为日志存储中心等。这些服务运行在pipeline所在项目的命名空间下。综上，设计的CI/CD系统功能实现逻辑如下：

       如上，第一次运行流水线时，系统会在数据面k8s中部署Jenkins、minio等基础工具的服务，同时在管理面启动一个goroutine，实时同步数据面中流水线的作业状态到管理面的CRD对象中。当触发pipeline执行逻辑时，会产生一个pipelineExecution CRD对象，记录本次运行pipeline的android源码 百度网盘状态信息。当goroutine（syncState）发现有新的执行实例产生时，会通过Jenkins引擎接口启动Jenkins server端流水线作业的运行，Jenkins server端收到信息后会启动单独的一个Jenkins slave pod进行流水线作业的响应。同时，goroutine（syncState）会不断通过引擎接口轮询pipeline执行实例的运行情况，更新pipelineExecution CRD的状态（运行成功或失败等）。当pipeline执行实例发生状态变化时，会触发其对应的controller业务逻辑，通过Jenkins引擎接口与Jenkins server通信进行不同操作，如暂停流水线的运行、运行完毕清除不需要的资源等。当流水线作业发生状态变化时，又会通过goroutine（syncState）更改pipeline执行实例的状态，进而触发对应的controller业务代码进行不同业务逻辑处理，循环往复，直至流水线运行结束。这就是整个pipeline执行时的一个逻辑流程。

       CRD定义

       以下是详细的CRD结构体讲解，敏感信息使用了’*‘代替。

       pipelineSetting：该结构体保存着整个项目下所有pipeline的运行环境信息，如CPU/内存资源限额、缓存路径以及流水线运行的最大并行个数等，不同功能的配置信息保存在不同的CRD下。

       pipeline：该结构体记录着流水线的配置元信息，如该流水线对接哪个项目代码、与仓库通信的认证信息以及上次该流水线运行的结果等。如下图所示：

       详细的结构字段讲解如下：

       pipelineExecution：流水线执行实例，每当流水线运行一次，会产生一个该对象记录着流水线的执行结果等信息。如下图所示：

       详细的结构字段讲解如下：

       至此，我们完成了流水线功能的基础对象定义。

       controller实现

       除了抽象出对应的CRD外，还需要编写对应的controller代码实现对应的业务逻辑，如当pipeline运行时，需要产生pipeline执行实例，并实时同步其运行的状态信息等。

       当触发流水线执行逻辑时，系统会根据pipeline CRD对象和该流水线对应的代码仓库中的配置文件（.cubepaas.devops.yml）产生一个pipelineExecution CRD对象，这时会触发pipelineExecution对应的controller运行业务逻辑。以下只摘取重要的代码逻辑，如下所示：

       其中，deploy函数的逻辑是第一次运行时通过判断数据面中是否存在pipeline的命名空间，如果存在就代表基础资源已经配置完成，直接走reconcileRb函数，该函数的逻辑见下面；如果不存在，就会在数据面中初始化必要的基础资源，如pipeline命名空间、Jenkins、docker、minio服务、配置configMap、secret等。

       reconcileRb函数的功能是遍历所有namespace，对其调谐rolebindings，目的是让pipeline serviceAccount（jenkins）对该project下的所有namespace具有所需的操作权限，这样Jenkins server才能够在数据面中正常提供CI/CD基础服务。

       goroutine（syncState）的代码逻辑比较简单，当产生新的pipeline执行实例时就会启动Jenkins server端流水线作业的运行并实时同步其运行状态到pipeline执行实例中。代码逻辑如下：

       缓存支持

       云环境下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤，每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上，这会导致一个问题：容器运行完不会保存数据，每当流水线重新运行时，又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等，失去了本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用，大大延长了流水线运行时间，浪费了很多不必要的时间、网络和计算成本等。为了提高用户使用流水线的体验，加入支持缓存的功能。

       为了让流水线具有缓存功能，需要在流水线运行时加入持久化数据的能力。首先想到的是k8s提供的本地持久化存储（即Local Persistent Volume，以下简称Local PV），或依赖远程存储服务器来提供持久化，远程存储效率依赖于网络，并且还需要保证远程存储高可用，这会带来很多复杂性，也一定程度上失去了缓存的作用。综合考虑，我们选择本地存储实现缓存，但是k8s提供的Local PV是需要和节点绑定在一起的，也就是说一旦流水线调度到某个节点上运行，那么下次运行还会绑定到该节点运行，虽然实现了缓存的作用，但是也造成了流水线每次只能在该节点上运行，如果有多条流水线同时跑，可能会导致该节点资源耗尽或者缓存冲突，失去了云平台本身根据资源使用情况平衡调度的特性。

       因此，为了平衡缓存与调度间的关系，我们采用了挂载hostPath Volume方式，这样依托于k8s强大的容器调度能力，我们可以同时运行很多条流水线而不用担心资源耗尽或缓存冲突的问题，但是流水线每次运行时可能会被调度到不同的节点上，如果当前节点没有运行过流水线，则起不到缓存的作用。那么如何解决hostPath Volume缓存与调度间的尴尬关系呢？我们巧妙地利用了k8s提供的亲和性调度特性，当流水线运行时我们会记录当前运行节点，下次运行时通过设置Pod的亲和性优先调度到该节点上，随着流水线运行次数越来越多，我们会得到一个运行节点列表。如下所示：

       执行实例调度信息会保存到pipeline CRD对象中，每次运行流水线时，系统会根据节点列表设置Pod的亲和性，默认我们会取最近运行流水线的个节点，原则是最近运行流水线的节点优先级越高。代码如下：

       创新性的“Hostpath Volume + 亲和性调度”缓存设计方案，不仅实现了流水线的并发性缓存功能，而且实现复杂度低，可自由配置任一阶段、步骤的缓存开关以及缓存路径。无缓存与有缓存运行的对比如下图所示，可见通过缓存加速大大提高了流水线的运行效率。

       HCaaS DevOps使用

       以上设计在HCaaS平台上得到实现（）获取更多信息。

       免费版与商业版的差异主要体现在许可证适用性和服务保障上。免费版完全可商用，但需遵循GNU AGPL v3.0，若涉及网络分发或衍生作品的源代码共享，需同步发布。而商业版（包括Standard和Enterprise）则无需遵循AGPL v3.0，提供更快响应、专业技术支持和更严格的SLA。若触及AGPL v3.0许可证规定，如修改或分发MinIO软件，商业授权是必要的。

       GNU AGPL v3.0是自由软件基金会的开源许可证，适用于通过网络托管或分发的MinIO。确保合规的关键是包含完整源代码、许可文本和版权信息。在不需要专业服务和技术保障，且合法使用的情况下，可以直接从MinIO官网下载和使用免费版。

Spring Boot系列十 与Minio集成

       在Spring Boot 2.5+的环境中，我们探讨如何将高性能分布式对象存储系统Minio 8.5.1集成到项目中。Minio以其高可用性和易用性，特别适合私有云和大数据应用的需求。

       Minio简介

       Minio是一款专为对象存储设计的软件，它能在低成本硬件上高效运行，提供出色的传统存储和机器学习等领域的存储解决方案。官网下载地址是/download.shtml，本文以Windows版本为例。启动本地服务只需在D:\minio目录下运行minio.exe server D:\minio，登录地址为.0.0.1:/login，创建bucketname以开始使用。

       Spring Boot与Minio集成

       集成项目采用Spring Boot 2.5+，配置文件中，服务器监听端口，使用Druid数据源连接MySQL数据库，同时设置了DruidDataSource的连接池参数。Minio客户端配置为本地.0.0.1:，使用accessKey和secretKey进行身份验证，bucketName用于存放文件。

       项目结构包含核心源码，如服务器端口设置、Tomcat配置和数据源连接，以及Minio客户端的配置信息。例如，DruidDataSource的初始大小为，最大活跃连接数为。上传文件后，可以在Minio服务端查询到相应的文件信息，展示项目的实际操作演示。

稳扎稳打 部署丝滑 开源即时通讯（IM）项目OpenIM源码部署流程（linux windows mac）

       本文深入介绍了如何使用开源即时通讯项目OpenIM的源码进行部署，简化了复杂过程，让系统功能集成变得简单便捷。OpenIM核心由SDK和Server两部分构成，提供了从消息发送与接收、用户管理到群组管理的全套工具和服务。部署流程分为环境要求、服务器部署和应用服务器部署三大部分。服务器部署中，通过Docker Compose启动MongoDB、Redis、Zookeeper、Kafka和MinIO组件，完成自动部署及端口映射。确保外网IP设置后，执行初始化脚本下载mage，并进行本地编译，适应Linux、Windows、Mac平台。应用服务器部署同样遵循类似的步骤，包括克隆仓库、初始化、编译和启动/停止/检测操作。文章最后，对OpenIM的背景进行概述，强调了其在开源即时通讯领域的重要地位和在数据与隐私安全方面的价值，预示着在后AIGC时代，OpenIM在协同办公软件市场以及企业级应用中的潜力。

Databend 内幕大揭秘第一弹 - minibend 简介

       minibend是一款使用Rust构建的查询引擎，旨在从零开始进行设计。此项目旨在为那些对Rust和数据库开发感兴趣的初学者提供一个入门渠道，同时作为Databend内部揭秘的一部分，为用户提供关于现代数据库架构的深入理解。设计minibend的初衷在于吸引更多的开发者加入Databend的学习和开发行列。Databend的更新速度和代码量使得新参与者面临着较高的学习门槛。因此，minibend项目通过提供视频、文章和代码资源，以及定期更新，帮助新开发者与Databend社区更好地连接。

       在数据库基础概念部分，minibend关注于观察数据库的存储和索引机制。存储主要解决数据的存放位置和存储方式，如Parquet或CSV文件格式，以及数据在云存储或本地存储（如MinIO）中的管理。索引则优化查询速度，同时可能影响数据的构建和维护成本。Databend采用自动化索引维护，并利用新技术如Xor索引来提升查询性能和空间利用率。

       查询执行和优化是数据库的关键部分，minibend基于Morsel-Driven Parallelism技术，采用流水线执行和数据本地化调度策略，同时利用列式存储和向量化执行来优化查询性能。在查询优化方面，minibend引入了基于规则的Cascades优化器，通过自顶向下探索、模式匹配和记忆化技术提供高效优化。

       对于大规模并行处理，minibend强调了多个计算节点协同处理，通过网络连接提供高吞吐量、低延迟的计算能力，以及水平扩展性。分布式系统与大规模并行处理在架构上相似，但它们在资源管理、计算节点独立性等方面有所区别。

       Rust语言作为minibend构建的基础，具有快速运行、高效内存管理和类型系统特点，以及丰富的工具链支持，如包管理器、构建工具和代码审计工具等。Rust语言通过简单函数、类型系统、模式匹配和控制流语句提供了强大的编程能力，同时拥有安全的内存管理机制，如所有权模型和指针管理。

       随着minibend系列的深入，下一期将介绍Apache Arrow列式存储格式和查询引擎中的类型系统，并尝试编写数据源代码。对于有兴趣学习Rust和数据库开发的读者，推荐参考的资源包括Rust官方书籍《The Rust Programming Language》和《How Query Engines Work》等书籍。

       Databend作为开源数仓解决方案，提供了弹性、低成本且基于对象存储的数据分析能力，适合云原生数仓解决方案的探索和应用。欢迎关注Databend，与我们共同探索新一代开源Data Cloud的可能性。

gitlab pipelines介绍

       é—®é¢˜ï¼šé¡¹ç›®ä»Žæºç åˆ°ç½‘站经历了哪些步骤？

        gitlab的pipelines就是解决该过程的一个工具,这个过程可以算做Devops的一部分，开发人员（DEV）与 IT 运营（OPS）。

        任务的实际执行器，包含shell、docker、machine等几种运行方式。我们项目主要才用docker的方式，因此所有job的运行环境都是docker，取决于底层镜像。

        pipelines由多个job组成，当全部job执行完后，pipelines即为完成。

        编译node样例:

        缓存是使用minio(对象存储)实现的

        样例：

       /help/ci/examples/index.md

        语法说明：

       /help/ci/yaml/index