Web Development - Anduin Xue

01

MAR

Web 应用开发检查单

文章系统性地梳理了从基础设施到应用开发的全方位最佳实践涵盖网络配置、安全策略、运维管理、DevOps流程、容器化部署及应用开发等多个维度。在网络配置方面强调IPv6支持、防火墙规则精简、负载均衡策略优化及CDN加速等技术要点。安全体系构建需包含端到端加密、最小权限原则、多因素认证、入侵检测系统与日志审计机制，同时关注合规性要求如GDPR/CCPA等数据保护法规。运维管理需建立全栈监控体系覆盖资源使用率、登录行为及服务可用性，配合自动化备份、快照机制与弹性扩展能力，确保业务连续性。DevOps实践需集成CI/CD流水线，通过静态代码分析、单元测试、集成测试等环节保障代码质量，结合容器化技术实现快速部署与扩展。应用开发需注重架构设计的高可用性与可扩展性，通过代码审查、安全测试及性能优化消除内存泄漏、死锁、XSS/CSRF等安全隐患，同时满足多设备兼容性、无障碍访问及多语言支持等用户体验要求。合规性层面需全面覆盖开源协议、数据保护及行业标准，确保业务在技术架构与法律规范双重维度的稳健运行。--Qwen3

05

JUL

Install Nextcloud on a Ubuntu 20.04\22.04 server

文章详细介绍了Nextcloud服务器的部署与优化流程涵盖从基础安装到高级配置的17个步骤。核心内容包括：安装LAMP环境后通过APT部署Nextcloud，配置外部存储通过挂载大容量硬盘修改数据目录，设置邮件服务与默认区域，优化预览功能；引入Redis缓存通过修改配置文件与权限组提升性能，编写自动化备份脚本结合rsync和mysqldump实现数据与数据库的定期备份；部署反向代理时配置信任代理IP并使用Caddy进行反向代理；针对GPU加速场景提供CUDA与cuDNN的安装指引。全文重点强调配置文件的修改细节包括config.php中数据目录、缓存机制、信任域等参数调整，以及权限管理、服务重启等关键操作，最终通过分层架构实现可扩展的云存储解决方案。--Qwen3

Web Linux Ubuntu IT Apache2 PHP MySQL Certbot Nextcloud Storage

15

MAR

Lint markdown with customized rule by JavaScript

本文围绕一个程序员在维护中文烹饪指南GitHub仓库时遇到的Markdown格式校验挑战展开，介绍了如何通过JavaScript构建自定义规则的校验系统。当标准Markdown校验工具无法满足特定格式需求时，作者通过Node.js脚本实现了包含标题层级校验、单位规范检查和必要声明验证的定制化方案，同时将校验流程集成到GitHub Actions的CI管道中。校验逻辑覆盖了文件标题必须与菜品名称对应、二级标题需严格包含四个固定模块、以及必须包含特定声明语句等要求，通过异步文件处理和错误聚合机制确保代码可维护性。这种结合编程思维与代码审查的实践，不仅解决了技术文档的格式统一问题，更引发我们思考：当面对多语言混合的文档体系时，如何设计可扩展的校验规则？在自动化校验与人工审查之间，是否存在更智能的平衡点？当技术规范与文化表达产生冲突时，又该如何通过代码构建包容性的文档标准？--Qwen3

GitHub node JavaScript GitHub Actions Continuous Integration markdown

20

JUL

Restore a deleted branch from Azure DevOps using it's SDK

本文介绍了如何通过Azure DevOps SDK恢复被误删的代码分支的技术方案。文章指出当开发分支被删除后，可以通过Azure DevOps提供的Git API获取分支最后的提交记录，并利用Git引用更新机制重建分支。开发者需要先通过VssConnection建立认证连接，使用GitHttpClient获取分支的推送历史，找到被删除前的提交ID，再通过UpdateRefsAsync方法将分支引用重新指向该提交。这个过程涉及对Git底层引用机制的深入理解，包括如何处理旧对象ID与新对象ID的映射关系。代码示例展示了如何构建GitPushSearchCriteria查询参数，解析返回的RefUpdates数据，并构造GitRefUpdate请求体。特别值得注意的是，文章揭示了在更新引用时将OldObjectId设为全零占位符的技巧，这是实现分支恢复的关键技术点。技术实现过程中涉及的权限控制、项目名称与仓库ID的匹配等问题，为开发者提供了思考空间。当本地执行git fetch后，删除的分支会重新出现在版本历史中。这引发我们思考：如何在团队协作中设计分支保护策略？当多用户同时操作时，这种恢复机制是否具有原子性？如果在不同版本的Azure DevOps中执行该操作，可能会遇到哪些兼容性问题？--Qwen3

C# git Azure Azure DevOps SDK Git Branch Restore

27

MAY

Build a package that can be used in browser and node with TypeScript

本文探讨了如何构建一个兼容浏览器与Node环境的TypeScript库项目并实现标准化发布。通过初始化npm项目配置TypeScript与Webpack构建工具链创建UMD模块化输出方案开发者可以将核心逻辑封装为类型安全的类并通过Webpack配置实现生产环境代码压缩与多环境适配。文章展示了从项目结构搭建到tsconfig编译选项设置再到webpack打包配置的完整流程最终通过npm发布实现代码共享。这种构建方式既保留了TypeScript的类型优势又通过UMD格式兼容了不同运行环境的调用需求。当开发者需要在前端框架中复用算法或构建可复用组件时如何平衡类型系统与兼容性如何设计模块的导出结构以及如何优化打包体积成为值得关注的技术命题。--Qwen3

Web npm TypeScript node webpack JavaScript Front-end

21

MAY

Use Azure Key Vault to store connection strings for App Service.

本文探讨了如何通过Azure Key Vault解决Azure App Service协作管理中的敏感信息泄露风险。传统环境变量配置方式存在隐患，当多人协作时可能导致数据库连接字符串暴露进而引发意外操作。文章提出使用Azure Key Vault作为安全中间层，通过权限分级管理实现服务托管与密钥保护的分离。具体方案包括创建独立密钥库、启用基于角色的访问控制、配置托管身份验证以及构建密钥引用链路。这种架构不仅保障了连接字符串的机密性，更允许团队成员在无需知晓具体凭证的前提下完成应用服务的日常维护。文章最后引发思考：当安全需求与协作效率产生冲突时，如何设计既能满足权限最小化原则又不阻碍团队协作的技术方案？你是否考虑过如何在不暴露密钥的前提下实现团队协作？或者，是否有更高效的安全策略等待探索？--Qwen3

Azure App Service Azure Security Key vault Environment Variables Azure Key Vault

28

DEC

FFmpeg 用法概览

FFmpeg是一个强大的多媒体处理工具支持视频音频的转换剪辑合成等操作核心功能包括推流实时编码调整分辨率速度剪辑视频整合字幕音频及反转视频等推流时可选择复制流模式或实时编码模式实时编码需指定分辨率编码器比特率等参数整合视频和音频可通过映射流并指定编码器实现字幕处理支持VTTASS格式并可将其烧录到视频中调整分辨率使用-s参数调整速度通过setpts滤镜控制音频操作如调整音量使用volume滤镜剪辑视频用-ss和-t参数反转视频时需注意大文件处理策略推荐分块处理后合并推荐的项目如SRS可实现RTMP流的接收与转码flv.js则支持浏览器播放FLV流整体功能覆盖视频处理全链路适合多种应用场景--Qwen3

bash Live Streaming FFmpeg Video Editing SRS flv.js

06

DEC

ASP.NET Core Integration Test using MSTest

本文探讨了在ASP.NET Core集成测试中替代官方推荐xunit框架的可能性问题。通过实践验证表明MSTest可以完美替代xunit实现完整测试流程文章展示了如何通过移除xunit依赖并安装MSTest组件构建基于MSTest的测试架构重点解析了测试服务器的启动机制与HTTP请求的自动化验证方案。测试类通过动态创建服务器实例并绑定指定端口实现了与真实环境的模拟交互同时通过[TestMethod]和[DataRow]特性构建了可扩展的测试用例体系。值得注意的是测试框架的切换并非简单的工具替换而是需要重构测试生命周期管理尤其在服务器启动与资源释放环节必须建立严格的[TestInitialize]和[TestCleanup]机制以确保测试环境的隔离性。这种测试架构的迁移启示我们软件测试的灵活性不仅体现在框架选择上更在于对测试流程的深度控制。当面对不同测试框架的适配问题时我们是否应该优先考虑开发习惯还是框架特性？在测试稳定性与框架扩展性之间是否存在最优解？这些问题或许能引发开发者对测试策略更深层的思考。--Qwen3

ASP.NET Core C# .NET Core Test MSTest Functional Test Integration Test

14

OCT

Fire and forget in ASP.NET Core with dependency alive

在ASP.NET Core中实现fire and forget模式时，开发者常通过Task.Run启动异步任务但可能忽略依赖项生命周期管理。当控制器触发耗时任务后自身即被释放，导致注入的依赖可能提前销毁从而中断任务执行。文章揭示了直接在控制器中调用Task.Run的潜在风险，提出通过单例服务CannonService解决依赖存活问题的创新方案。该服务利用IServiceScopeFactory动态创建作用域，确保任务执行期间依赖项始终有效。通过将耗时操作迁移至单例服务中执行，既避免阻塞主线程又能保持依赖存活，同时引入异常处理机制增强任务健壮性。这种设计模式突破了传统依赖注入的生命周期限制，为长时异步任务提供了优雅的解决方案。文章最后抛出值得深思的问题：当任务依赖多个作用域服务时，如何平衡资源占用与任务可靠性？当系统负载剧增时，这种基于Task.Run的调度策略是否存在潜在瓶颈？或许我们该重新审视fire and forget在现代云原生架构中的最佳实践。--Qwen3

ASP.NET Core C# Async Fire and forget dependency injection singleton service

12

JUN

Creating a proxy to another URL with ASP.NET Core

本文介绍了一种在ASP.NET Core中实现HTTP代理的轻量级方案通过扩展方法将HttpContext转换为可重用的HttpRequestMessage并构建完整的请求转发与响应处理链。文章重点展示了两个核心方法CreateProxyHttpRequest与CopyProxyHttpResponse的实现逻辑：前者通过解析原始请求方法处理流式数据并复制请求头信息构建目标请求对象后者则通过处理响应状态码头信息及响应体实现透明返回。这种设计允许开发者在现有项目中灵活实现请求代理功能而无需部署独立的代理服务器。值得注意的是实现过程中针对不同HTTP方法的处理差异以及头信息的精细拷贝策略都体现了对HTTP协议的深入理解。当访问特定路由时请求将被代理至目标URL（如示例中的google.com）并保持浏览器端的无感知交互。这种技术方案为API调试中间件开发等场景提供了新的可能性但同时也引发思考：如何在实际项目中平衡代理功能的灵活性与安全性？如何处理更复杂的路由规则与身份验证需求？当请求链延长时如何优化性能瓶颈？这些问题都值得开发者结合具体场景深入探索与实践。--Qwen3

ASP.NET Core C# Reverse Proxy Web Proxy HTTP Proxy

21

MAY

微信的架构是如何实现分布式消息分发？

微信的分布式架构设计揭示了其背后复杂而精巧的系统逻辑。通过在全球部署的分布式服务器节点微信实现了消息的快速传递与容错能力。当用户在澳大利亚发送消息时数据无需绕行中国数据中心而是直接通过最近的节点完成传输这种设计不仅降低了延迟更让微信具备了“哪里不快加哪里”的弹性扩展能力。服务器选择算法通过动态匹配用户位置与节点状态确保消息路径最优而切换算法则让故障节点的用户能无缝迁移至可用服务器。用户发现机制则解决了好友消息路由问题——当用户A与用户B聊天时系统会自动定位他们共同的最近服务器完成消息中转。这种设计解释了为何微信要求手机扫码登录PC端：若PC与手机连接不同服务器消息将无法同步。而聊天记录仅保存在本地设备上也导致更换设备时数据丢失。微信的架构优势在于其高可用性与去中心化特征。当非洲用户激增时新增节点即可自动融入网络无需人工配置；当某地服务器故障用户会自动切换路径而不会感知中断。与集中式架构的QQ相比微信的分布式设计消除了单点故障风险但同时也带来了多设备同步的挑战。这种设计哲学让微信更像通信基础设施而非传统应用——不同地区的服务器可独立适配当地法规如某国要求数据存储即可在该国部署带审查功能的节点而无需修改整体架构。文章最后抛出值得深思的问题：产品经理是否真正理解技术约束？那些抱怨微信登录限制的PM或许未曾意识到分布式架构对数据同步的天然限制。微信的架构设计是否能为其他应用提供启示？当我们在讨论“发消息”这个简单功能时是否低估了其背后需要解决的复杂系统问题？--Qwen3

Web WeChat Distributed Messging IM Distributed Systems

14

MAY

EF second layer cache to enhance your SQL database performance based on Redis

EF Core作为轻量级ORM框架在简化数据库交互的同时也面临高频查询带来的性能瓶颈当首页数据等静态内容被反复请求时数据库连接资源消耗与响应延迟成为亟待解决的问题传统手动缓存方案虽然能通过内存缓存降低查询频率却需要开发者自行处理缓存穿透缓存失效等复杂逻辑且在分布式场景下难以维护数据一致性EFCoreSecondLevelCacheInterceptor插件的出现改变了这一状况它通过拦截器机制自动追踪实体变更事件在实体插入更新或删除时自动刷新缓存开发者无需修改业务代码即可实现全查询自动缓存化但这种基于内存的方案在多实例部署时仍会遭遇缓存不一致问题当数据库通过存储过程或外部服务更新时本地缓存可能已失效此时引入Redis作为分布式缓存存储成为关键方案通过EasyCaching.Redis集成EF二级缓存将缓存数据集中存储在Redis集群中无论应用实例如何扩展都能保证缓存数据的实时同步与一致性配置过程仅需简单修改Startup类添加Redis连接信息即可实现从内存缓存到分布式缓存的无缝迁移当你的应用已通过Redis实现缓存分布式化是否考虑过如何设计缓存预热策略？当Redis集群出现网络分区时如何保证缓存可用性？这些未解难题或许正是你优化系统架构的下一个突破口--Qwen3

ASP.NET Core C# SQL Server SQL Entity Framework Core Azure Redis Caching Cache

Anduin's Tech Blog

Web Development Topics about web development