最近把自己的一个小项目迁移了服务器, 结果发现接口响应速度慢了很多, 排查了不少时间后突然想起来是因为新服务器和 MongoDB Atlas 不在同一个地区, 光是二者之间的网络延迟就很高.

而 MongoDB Atlas 提供的免费实例要备份数据和迁移比较麻烦, 又因为 MongoDB 单实例不支持事务, 所以决定干脆自建一个 MongoDB 副本集 😎.

最近在写一些小东西的时候需要用到显卡, 但是 Windows 的开发体验又很差 (尤其是对于 Python), 所以就在 WSL 上安装了 CUDA 以供使用.

前言 ​

为了保证 gRPC 服务不被第三方监听和调用, 防止通信被篡改或伪造, 需要对 gRPC 服务添加身份验证机制.

目前 gRPC 内置了三种身份验证机制:

• SSL/TLS: gRPC 集成了 SSL/TLS, 提倡使用 SSL/TLS 对服务器进行身份验证, 并对客户端与服务器之间交换的所有数据进行加密。同时可选让客户端提供用于相互验证的证书.
• 基于 Token 的身份验证: gRPC 提供了一种可将基于元数据的凭证附加到请求和响应中的机制. 这种机制必须与 SSL/TLS 同时使用, 以提供完整的身份验证和加密通信.
• ATLS: Google 自家的双向身份验证和传输安全系统, 通常也用于在 Google 家的平台上构建服务时.

本文介绍 gRPC 中的 SSL/TLS.

Protocol Buffers ​

Protocol Buffers (Protobuf) 是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构化数据的方法, 可以像 XML, json 等一样用于程序间数据通信. 而相较于上列二者, Protobuf 有更高的效率.

使用 Protobuf 需要在 .proto 文件中定义数据结构, 并安装其编译器来生成对应语言的模型. 本文以 Go 为例.

感觉不如编译安装

Python 的环境管理确实烦,而且会出现版本之间不兼容的情况,所以有必要知道如何安装不同版本的 Python 并管理其环境.

本文系统环境为 Debian11, 虚拟环境工具使用的是 venv, 采用编译安装的方法. Python 版本为 3.11.6