OpenResty Edge GSLB 設計手記：讓流量排程回歸“應用層”
- 流量排程的痛點，真的是“配置複雜度”嗎
- 在“全域性最優”與“故障止損”之間平衡的藝術
- 從被動響應到“基於反饋迴路”的動態感知
- 從“守著報警群”到“確定性的流量治理”
- 總結
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藉助 OpenResty XRay，顯著最佳化效能，CPU 使用率立減
90%
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拒絕阻塞：如何在 OpenResty 邊緣節點彌合與 Kafka 的“執行時”鴻溝
- 三種在生產環境中反覆出現的錯誤架構實踐
- 問題的關鍵：同步語義不等於阻塞執行
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- 這是一個工程問題，而不是語言問題
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OpenResty Edge 25.12.5-1 版正式釋出
- 核心亮點
- 主要最佳化
- 關鍵修復與穩定性加固
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一次無法重啟的 Nginx 記憶體洩漏，我們是如何在生產環境把它抓出來的
- 一次生產環境記憶體洩漏的完整解剖
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- 從“靠運氣”到“可預測”
- 當效能問題超越“工具”範疇”
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從 9萬 QPS 到 6千：一次壓測暴露的 15 倍效能黑洞，我們如何用 OpenResty XRay 定位根因
- 93% 損耗背後的觀測盲區
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- 對比分析發現編譯選項問題
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在高可用 HTTPS 叢集中，如何解決 TLS Session Key 輪轉問題
- 安全、可用性與效能的三方博弈
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深入瞭解 OpenResty Edge WAF：入門、進階到架構
- 高效能的可程式設計 WAF
- 從 0 到 1 構建 WAF 防禦體系
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從被動囤積到主動治理：如何破解 LuaJIT“偽記憶體洩漏”
- 定義“偽記憶體洩漏”：當 GC 資料與 RSS 脫鉤
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藉助 OpenResty Edge Webhook 構建“少即是多”的事件驅動運維
- 在 OpenResty Edge Admin 中建立一個 webhook
- 觸發這個 webhook
- 檢視 webhook 的執行歷史
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我們如何在一個 500k QPS 的 OpenResty 閘道器中定位 244 毫秒的效能異常
- 當“地震儀”找不到震源
- 從經驗主義到動態觀測的價值轉化
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- 構建持續效能觀測能力
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從開源 OpenResty 到 OpenResty Edge：如何在高效能架構上實現“企業級”進化？
- 功能增強概覽：從核心能力到企業級應用
- OpenResty Edge 在關鍵業務場景中的應用
- OpenResty Edge 在您技術棧演進中的定位
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從堆記憶體異常到精準定位：OpenResty XRay 在 Java 記憶體問題診斷中的實踐
- 背景與問題
- 系統化的診斷路徑：從洩漏到抖動
- 診斷效率與系統增益
- 為甚麼選擇 OpenResty XRay？
- 總結與思考
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為甚麼越來越多企業需要建立私有 CDN
- 當“商品化服務”反噬了創新力
- 公有 CDN 的四個結構性難題
- 為邊緣計算而生的全能閘道器
- 構建私有邊緣網路的四大支柱
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當“黑盒”外掛吃掉 45% CPU，我們如何在無原始碼情況下定位到 Lua 第 93 行
- 當 perf 遇到“黑盒”
- 從取樣到全棧動態追蹤
- 拿到證據鏈
- 從“發生了甚麼”到“為甚麼”
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OpenResty XRay 如何精準定位 Gzip 配置的隱性成本
- 效能問題往往在不起眼的地方
- OpenResty XRay 如何定義效能瓶頸的“根因”
- 效能瓶頸的可量化真相
- 從經驗到方法論
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效能再進階：OpenResty Edge 新增 zstd 壓縮支援
- 壓縮演算法的代際升級
- 甚麼是 zstd
- 為甚麼 zstd 特別適合在 OpenResty Edge 中使用
- 如何在 OpenResty Edge 中啟用 Zstandard 壓縮
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OpenResty Edge 如何透過 ACME 協議全自動管理 SSL/TLS 證書
- ACME 協議是甚麼？
- 為甚麼需要 ACME 協議支援
- 如何在 OpenResty Edge 中透過 ACME 協議自動簽發證書
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如何使用 OpenResty XRay 快速定位 C++ 程序的記憶體洩漏
- 技術困境與初步診斷
- 火焰圖指路，鎖定記憶體洩漏的“重災區”
- 從被動應對到主動賦能：XRay 帶來的排障新閉環
- 總結
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