OpenObserve 是一个开源的云原生可观测性平台，与 Elasticsearch 相比，存储成本降低了约 140 倍（实际结果可能因测试数据而有所不同），测试用例包括真实的日志数据，其显著降低运营成本，并提高了易用性。它可以扩展到PB级别的数据量，具有很高的性能，您晚上可以睡得更好。如果您正在寻找一款适用于日志、指标和跟踪...

近日，位于加利福尼亚州的初创开源团队ZincSearch宣布获得360万美元的种⼦轮融资，由 Nexus Venture Partners 领投，戴尔科技资本、Secure Octane、Cardinia Ventures 跟投。Nexus Venture Partners 的常务董事 Abhishek Sharma 将加⼊ ZincSearch 董事会。

FlatBuffers是一个跨平台的序列化库，旨在实现最大的内存效率。它允许您直接访问序列化数据，而无需首先对其进行解析/解包，同时仍具有良好的向前/向后兼容性。

使用docker search mysql这个命令可以显示有哪些镜像，但不能显示有哪些tag，可是我们使用docker pull mysql:TAG下载镜像的时候却必须要指定标签，而且很多时候我们要指定特定的版本，标签只能从docker hub上面找：

看起来没什么特别的，但是如果你使用了一些基于Go template包的模板解析，升级到Go1.8之后可能会遇到模板热编译不能工作了，不要问我是怎么知道的?

很高兴Go 1.8发布了，这是个值得庆祝的日子。 如何优雅的关闭http服务在Go Web开发中一直被提及和讨论的话题，今天Go 1.8的发布终于为我们带来了这个特性。 文档中是这样介绍的： {代码...} Shutdown 将无中断的关闭正在活跃的连接，然后平滑的停止服务。处理流程如下： 首先关闭所有的监听 然后关闭所有的空闲连接 然后...

etcd3改用grpc后为了兼容原来的api，同时要提供http/json方式的API，为了满足这个需求，要么开发两套API，要么实现一种转换机制，他们选择了后者，而我们选择跟随他们的脚步。

grpc默认提供了客户端和服务端的trace日志，可惜没有提供自定义接口，当前只能查看基本的事件日志和请求日志，对于基本的请求状态查看也是很有帮助的，客户端与服务端基本一致，这里已服务端开启trace为例，修改hello项目的server代码：

grpc服务端提供了interceptor功能，可以在服务端接收到请求时优先对请求中的数据做一些处理后再转交给指定的服务处理并响应，功能类似middleware，很适合在这里处理验证、日志等流程。

gRPC 默认提供了两种认证方式： 基于SSL/TLS认证方式 远程调用认证方式 两种方式可以混合使用 TLS认证示例 这里直接扩展hello项目，实现TLS认证机制 首先需要准备证书，在hello目录新建keys目录用于存放证书文件。 证书制作 制作私钥 (.key) {代码...} 自签名公钥(x509) (PEM-encodings .pem|.crt) {代码...} 自定义信息...

一个message类型定义描述了一个请求或相应的消息格式，可以包含多种类型字段。例如定义一个搜索请求的消息格式，每个请求包含查询字符串、页码、每页数目。

按照惯例，这里从一个Hello项目开始，本项目定义了一个Hello Service，客户端发送包含字符串名字的请求，服务端返回Hello消息。

A high performance, open source, general RPC framework that puts mobile and HTTP/2 first. ——gRPC Website

我最早接触的Go WEB框架是beego，很强大的一个框架，也是很多人的首选，就是因为太（bu）强（gou）大（ling）了(huo)，后来尝试了Macaron（martini）。Macaron的设计是众多框架的主流思想，路由、中间件、HTTP上下文，然后自己实现了一些常用的中间件（PS. 有一些中间件代码来自beego）。Macaron的思想中，可以通过m.Map...

在Go生态已经有很多WEB框架，但感觉没有一个符合我们的想法，我们想要一个简洁高效的核心框架，提供路由，context，中间件和依赖注入，而且拒绝使用正则和反射，于是我们开始构建Baa框架。一开始使用最简单的通俗写法实现了第一版的功能，基本可用，但是性能烂到爆，优化之路漫漫开启。

几周前我们分享了一个帖子讲述我们为什么选择Go语言编写CockroachDB，我们收到一些问题，询问我们是如何解决Go语言的一些已知问题，特别是关于性能、GC和死锁的问题。

闲来无事，对基础的排序算法做了温故，直接上代码。 同时将代码贴在了gist上：八大排序算法的 PHP 实现 和 效率测试 {代码...}

自动识别其它重要区域。如果图片中未识别出人脸，则会根据特征分布计算出重区域。 总而言之，自动识别图片中的重要区域，并且在图片裁剪时保留重要区域。