Proxmox 无法创建新虚拟机问题排查与修复
Proxmox VE 无法创建新虚拟机问题排查与修复一、事件概述1. 事件背景某台 Proxmox VE（PVE）宿主机（IP：192.168.124.253）在运维中发现无法通过 Web 界面或预期流程创建新的虚拟机，需远程 SSH 登录排查根因并完成修复。2. 影响范围A. 影响对象单台 PVE 节点：192.168.124.253（主机名 olab-iaas-pve253）集群名：pve-zkzj（单节点集群）B. 影响功能通过 Web UI 或依赖集群节点列表的流程创建新 VM 时可能失败或异常pvedaemon 每分钟尝试拉取节点 pve3 的指标，因证书路径不存在而持续报错C. 影响时长从配置不一致产生到排查修复前，错误日志持续存在；修复后恢复正常3. 严重程度单节点 PVE 运维受阻，无法可靠创建新 VM，属运维类故障，修复后无数据丢失二、事件时间线1. 现象与发现A. 现象描述用户反馈在该 PVE 上「无法创建新 VM」日志中反复出现：could not fetch metrics from pve3: '/etc/pve/nodes/pve3/pve-ssl.pem' does not exist!B. 排查入口通过 SSH 登录 root@192.168.124.253，按存储、服务、集群、配置、复现步骤逐项检查2. 诊断过程（时间线概括）A. 环境与存储确认 PVE 版本：pve-manager/8.4.1，kernel 6.8.12-11-pve确认 local、local-lvm、local-nvme 均有可用空间，无 ZFS结论：存储空间非根因B. 服务与集群pve-cluster、pvedaemon、pveproxy、pvestatd 均为 activepvecm status 显示单节点、Quorate: Yes结论：服务与 quorum 正常C. 配置不一致查看 /etc/pve/corosync.conf：nodelist 中节点名为 pve3实际主机名为 olab-iaas-pve253，/etc/pve/nodes/ 下仅有目录 olab-iaas-pve253不存在 /etc/pve/nodes/pve3/ 及 pve-ssl.pem，导致 pvedaemon 按节点名 pve3 拉取指标时失败3. 根因与修复A. 根本原因集群配置中节点名（corosync name）为 pve3，与当前主机名及 pmxcfs 节点目录名 olab-iaas-pve253 不一致，API/指标采集逻辑仍按 pve3 查找证书与节点目录导致报错，进而可能影响创建 VM 的流程。B. 修复操作将 /etc/pve/corosync.conf 中 nodelist.node.name 从 pve3 改为 olab-iaas-pve253执行 systemctl restart pve-cluster 使配置生效重启后日志出现 resolved node name 'olab-iaas-pve253' to '192.168.124.253'，不再出现 pve3 相关错误三、问题分析1. 直接原因pvedaemon 根据 corosync 的 nodelist 枚举节点并拉取各节点指标，对节点 pve3 会访问 /etc/pve/nodes/pve3/pve-ssl.pem；该路径不存在，导致持续报错。2. 根本原因（5 Whys 简述）A. 为何会出现「pve3」与「olab-iaas-pve253」不一致？集群或节点曾以 pve3 命名（或从模板/克隆得来），后续主机名改为 olab-iaas-pve253，但 corosync.conf 未同步修改，或仅在一侧修改导致不一致。B. 为何会影响创建 VM？Web UI 或后端在创建 VM 时可能依赖集群节点列表或节点状态；对不存在的 pve3 的访问失败会导致接口报错或行为异常，表现为「无法创建新 VM」。C. 为何 CLI 创建 VM 可成功？qm create 等命令在本机执行，不依赖对「pve3」节点的远程指标拉取，因此不受该配置错误影响。3. 深层反思单节点 PVE 上节点名应与主机名一致，并确保 /etc/pve/nodes/<节点名> 与 corosync 中 name 一致，避免「幽灵节点」导致监控与 API 异常。变更主机名或迁移节点时，应同步检查并更新 /etc/pve/corosync.conf 中的节点名。四、解决方案1. 已实施的永久方案A. 修改集群节点名编辑 /etc/pve/corosync.conf，将 nodelist 中 node.name 从 pve3 改为 olab-iaas-pve253，与当前主机名及节点目录一致。B. 使配置生效执行 systemctl restart pve-cluster，确认 pve-cluster 与 pvedaemon 正常，且日志中不再出现 pve3 或 pve-ssl.pem 不存在错误。2. 预防措施A. 主机名与集群节点名一致安装或加入集群时，确保 corosync.conf 中的 name 与 hostname 一致；若后续修改 hostname，需同步修改 corosync 并重启 pve-cluster。B. 变更检查清单修改 PVE 主机名、迁移节点或恢复集群配置时，检查：/etc/hostname、/etc/pve/corosync.conf 的 nodelist、/etc/pve/nodes/ 下目录名是否一致。五、经验总结1. 做得好的地方按存储、服务、集群、配置、复现的步骤系统排查，快速定位到配置不一致。仅修改配置并重启服务即修复，无需重建集群或迁移数据。2. 可复用经验PVE 单节点或集群中，节点名（corosync name）与 /etc/pve/nodes/ 必须一一对应；name 与主机名一致可减少此类问题。出现「could not fetch metrics from <节点名>」「pve-ssl.pem does not exist」时，优先检查该节点名是否在 nodes 下存在、是否与 hostname/corosync 一致。3. 诊断命令速查目的命令示例存储与空间pvesm status；df -h服务状态systemctl status pve-cluster pvedaemon集群与 quorumpvecm status节点名与配置cat /etc/pve/corosync.conf；ls /etc/pve/nodes/复现创建 VMqm create 9999 --memory 512 --name test-vm --net0 virtio,bridge=vmbr0六、流程图（诊断与修复）flowchart LR A[无法创建新VM] --> B[检查存储] B --> C[检查服务与集群] C --> D[检查节点名与目录] D --> E[corosync name 与 nodes 目录不一致] E --> F[修改 name 为主机名] F --> G[重启 pve-cluster] G --> H[恢复正常]七、参考资料Proxmox VE 官方文档：Cluster 与 Corosync 配置说明本复盘基于 2026 年 3 月对单台 PVE 节点 192.168.124.253 的远程排查与修复实践整理
Made in EU：完全基于欧洲云基础设施构建创业公司的实践分析
Made in EU：完全基于欧洲云基础设施构建创业公司的实践分析一、新闻概述1. 标题Made in EU：完全基于欧洲云基础设施构建创业公司的实践分析2. 发布时间2026 年 2 月 20 日3. 来源Coinerella 博客（作者：Robert）二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容一位创业者分享了完全使用欧洲云服务替代 AWS 等美国科技巨头产品的实践经验，详细记录了技术栈选型、实施过程中遇到的挑战以及无法避免的美国依赖。B. 核心亮点成功构建了一套完整的欧洲云基础设施技术栈客观分析了欧洲云生态的优势与不足揭示了某些领域美国科技公司的不可替代性2. 关键信息A. 文章类型技术实践分析 / 创业经验分享B. 涉及技术云计算：Hetzner、ScalewayCDN：Bunny.netAI 推理：Nebius认证：Hanko自托管服务：Gitea、Plausible、Twenty CRM、Infisical、Bugsink容器编排：Kubernetes（Rancher）C. 核心观点完全基于欧洲基础设施是可行的，但比预期更困难，且某些领域无法避免对美国服务的依赖。3. 背景介绍A. 动机数据主权和 GDPR 合规简化避免对美国三大云服务商的依赖支持欧洲本土基础设施公司发展B. 现实情况科技行业的默认设置将开发者引向大西洋彼岸的美国服务商，逆流而上需要付出额外努力。三、详细报道1. 技术栈选型A. 核心计算与存储Hetzner：处理核心计算负载，包括负载均衡器、虚拟机和 S3 兼容对象存储。价格相比 AWS 几乎低得离谱，性能稳定可靠。Scaleway：填补 Hetzner 的服务空白。使用其事务性邮件服务（TEM）、容器注册中心、第二个 S3 存储桶、可观测性堆栈以及域名注册服务。B. 网络与安全Bunny.net：整个技术栈的无名英雄。总部位于斯洛文尼亚，提供 CDN、分布式存储、DNS、图像优化、WAF 和 DDoS 防护。其边缘网络令人印象深刻，控制面板体验优秀。C. AI 推理Nebius：为 AI 推理提供 GPU 算力，是欧洲少数几家无需将请求发往 us-east-1 的选择之一。D. 身份认证Hanko：德国提供商，提供通行密钥、社交登录和用户管理功能，替代 Auth0 或 Clerk。虽然无法完全消除美国依赖，但保持了认证层的欧洲属性。E. 自托管服务通过 Kubernetes 和 Rancher 管理，自托管以下服务：Gitea：源代码控制Plausible：隐私友好的分析工具Twenty CRM：客户管理Infisical：密钥管理Bugsink：错误追踪辅助服务：Tutanota：加密邮件UptimeRobot：监控告警2. 系统架构graph TB User[用户] --> Bunny[CDN/WAF/DNS Bunny.net] Bunny --> LB[负载均衡器 Hetzner] LB --> K8S[Kubernetes 集群 Rancher 管理] subgraph "自托管服务" K8S --> Gitea[Gitea 源代码管理] K8S --> Plausible[Plausible 网站分析] K8S --> CRM[Twenty CRM 客户管理] K8S --> Infisical[Infisical 密钥管理] K8S --> Bugsink[Bugsink 错误追踪] end K8S --> App[应用服务] App --> Storage1[(对象存储 Hetzner S3)] App --> Storage2[(对象存储 Scaleway S3)] App --> Email[事务性邮件 Scaleway TEM] App --> Auth[认证服务 Hanko] App --> AI[AI 推理 Nebius GPU] Auth --> |社交登录| Google[Google OAuth] Auth --> |社交登录| Apple[Apple OAuth]3. 实施难点A. 事务性邮件的性价比这一项出乎作者的意料。Sendgrid、Postmark、Mailgun 等 American 服务使事务性邮件变得简单且价格合理。欧洲选项虽然存在，但在交付率、定价和开发者体验方面找到匹配的选项需要真正努力。Scaleway 的 TEM 可以工作，但生态系统更单薄：模板更少、集成更少、遇到问题时可依赖的社区知识更少。B. 离开 GitHub 的生态如果生活在 GitHub 的生态系统（Actions、Issues、代码审查工作流、社交图谱）中，离开感觉就像离开一个居住了十年的城市。你知道一切在哪里。Gitea 本身非常优秀，对于核心 git 体验值得推荐。但你会怀念生态系统。CI/CD 管道需要重建。理所当然的集成不存在。gh pr create 的肌肉记忆需要时间才能解除。C. 域名 TLD 定价这简直令人费解。某些 TLD 通过欧洲注册商购买时成本显著更高。在某些地方便宜得多的扩展名上，我谈论的是 2-3 倍的加价。我从未得到过为什么的满意解释。如果有人知道，我真的很好奇。4. 无法避免的美国依赖A. Google Ads 和 Apple 开发者计划如果你想获取用户并分发移动应用，必须向山景城和库比蒂诺付费。App Store 或 Play Store 没有欧洲替代品。这只是做生意的成本。B. 社交登录用户期望使用 Google 登录和使用 Apple 登录。可以添加电子邮件/密码和通行密钥，但完全删除社交登录是转化杀手。每次认证流程都会访问美国服务器。一线希望：德国身份提供商 Hanko 处理认证层本身，因此至少用户管理和会话处理保持在欧洲，即使 OAuth 流程触及 Google 或 Apple。C. AI 模型如果你想要 Claude，而我非常想要 Claude，那就是 Anthropic，那就是美国。欧盟 AI 生态系统正在增长，但对于前沿模型，选项主要是美国的。你可以在欧洲推理提供商上运行开放权重模型，但如果你想要 Claude，你需要进行跨大西洋 API 调用。四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势欧洲云基础设施生态系统是真实的，并且正在快速成熟。Hetzner、Scaleway、Bunny.net 等公司提供了具有竞争力的产品。B. 竞争格局美国科技巨头仍然主导云市场，但欧洲替代品正在特定领域展现出价格和性能优势。自托管文化在欧洲可能更受欢迎。2. 用户影响A. 潜在用户对于重视数据主权和 GDPR 合规的企业，欧洲云栈提供了一个可行的替代方案。B. 迁移成本迁移成本高于预期。每个自托管服务都是一个需要维护的服务。每个选择的欧洲提供商都有更小的社区、更薄的文档，以及在凌晨 2 点出现问题时更少的 Stack Overflow（或 Claude）答案。C. 成本优势基础设施成本低于在 AWS 上的成本。数据驻留故事清晰。作者必须深入了解其技术栈，因为没有只需点击 AWS 按钮的逃生舱口。3. 技术趋势A. 欧洲云生态欧洲云基础设施正在成熟，但仍然需要主动选择而非被动接受。科技行业的默认设置将你向西拉过大西洋，逆流而上需要努力。B. 自托管复兴自托管不再是过时的做法，而是一种确保数据控制和成本可预测性的方式。随着 Kubernetes 等技术的普及，自托管的门槛正在降低。五、各方反应1. 作者评价这是值得付出的努力。但这确实是努力。2. 关键洞察如果你想这样做，请睁大眼睛进入。欧洲基础设施生态系统是真实的，并且正在快速成熟。但 Made in EU 仍然是一个你必须主动做出的选择，而不是你可以被动陷入的选择。六、相关链接1. 原文链接Made in EU - it was harder than I thought2. 相关服务Hetzner - 德国云服务器提供商Scaleway - 法国云服务提供商Bunny.net - 斯洛文尼亚 CDN 提供商Nebius - 欧洲 AI 推理平台Hanko - 德国身份认证提供商hank.parts - 作者的项目网站参考资料Made in EU - it was harder than I thought
2025 算力互联网大会在成都成功召开一、新闻概述1. 标题2025 算力互联网大会在成都成功召开，发布多项重要成果2. 发布时间2025 年 12 月 24 日3. 来源中国信息通信研究院、中国互联网协会、中国通信企业协会二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容2025 年 12 月 24 日，由中国互联网协会、中国通信企业协会联合主办，中国信息通信研究院承办的 2025 算力互联网大会在四川成都成功举办。大会以"蓉合新智，算赋未来"为主题，发布了一系列重要成果。B. 核心亮点国家算力互联网服务平台跨域体系发布国家算力互联网长距高性能网络协议（RDMA）验证结果发布并启动千公里跨域验证全球算力现状及指标体系系列成果发布国家算力互联网四川枢纽节点上线国家顶级域名（四川）解析节点上线"港数粤算"首条数据快递专线开通2. 关键信息A. 涉及技术RDMA（远程直接内存访问）协议跨域算力调度统一标识体系算力互联互通标准B. 重要参与者工业和信息化部中国工程院院士邬贺铨、郑纬民中国电信、中国移动、中国联通四川、北京、内蒙古等地方通信管理局三、详细报道1. 大会主题与目标本次大会以"蓉合新智，算赋未来"为主题，旨在推动算力互联网发展，加快算力基础设施建设，实现算力资源的协同互通。随着人工智能的快速发展，算力已成为发展 AI 的重要支撑，随时、随地、随需可获取的低成本算力是实现人工智能广泛应用的重要前提。2. 重要发布成果A. 国家算力互联网服务平台跨域体系会上，工信部信息通信科技委、工信部信息通信管理局、中国信通院以及四川、北京、内蒙古、上海、江苏、浙江、安徽、贵州、陕西、甘肃、青海、宁夏等地方通信管理局领导共同发布了国家算力互联网服务平台跨域体系。该平台依托北京、上海、四川、湖北等重点区域平台，以及中国电信、中国移动、中国联通联合中国信通院建设的算力互联网试验网，可以面向算力资源提供商、算力调度服务商、应用软件服务商等算力产业上下游企业和用户，提供多样化公共服务。平台实现了三大统一：算力服务商统一接入算力标识统一申请算力服务统一调用这标志着我国算力发展迈入协同互通的新阶段。B. 国家算力互联网四川枢纽节点国家算力互联网四川枢纽节点正式上线，该节点实现了三大标志性突破：建成国内领先的跨服务商、跨架构供需匹配服务体系上线国内领先的基于智能体的算力产品服务超市具备国内领先的分钟级算力资源状态感知监测能力该节点作为东数西算西部枢纽的核心载体，将打造面向西南、辐射全国的算力互联调度中枢。C. 国家顶级域名（四川）解析节点国家顶级域名（四川）解析节点正式上线，将扭转四川省内域名解析跨省绕转的历史，大幅提升域名解析速度与稳定性，为数字经济发展筑牢网络根基。D. RDMA 协议验证结果中国信通院、中远海科、上海电信联合发布了国家算力互联网长距高性能网络协议（RDMA）验证结果。本次试验联合华为共同突破大模型百公里长距 RDMA 无损控制调节技术难点，训推场景已于上海商用落地。同时，联合四川电信正式启动千公里跨域验证（成都-上海）。后续将不断攻关网络传输技术难点，助力全国算力互联网试验网构建。E. "港数粤算"数据快递专线中国信通院、中国移动香港公司、中国移动云能力中心等单位共同开通上线"港数粤算"首条数据快递专线。该项目基于粤港澳大湾区融合发展的趋势与香港 AI 智算需求激增的背景，充分发挥算力和跨境网络资源优势，创新提出多样化的算力网络组合产品、任务式服务和解决方案。3. 专家观点A. 工信部信息通信科技委常务副主任韩夏韩夏指出，算力是发展人工智能的重要支撑，加快算力基础设施建设意义重大。当前我国在算力设施互联方面取得重要突破，平台聚合能力持续增强，融合应用不断释放产业价值。她强调未来需从三方面重点推进算力互联网工作：强化统筹协调，健全算力使用规则与标准体系加快技术攻关，深化产学研用协同创新拓展融合场景，培育算力赋能的新业态与新模式B. 中国工程院院士邬贺铨邬贺铨院士发表了题为《全球算力发展的现状与趋势》的主旨报告，系统性解读了算力内涵、特征与指标体系，并对全球算力发展现状与趋势做出研判。他指出，全球范围内 AI 驱动下的算力需求呈指数级增长，算力竞争已从单一技术比拼升级为生态协同博弈，各国纷纷通过顶层设计构建一体化算力生态体系。我国算力发展已迈入规模化布局向一体化互联转型的关键阶段。C. 中国工程院院士郑纬民郑纬民院士发表了题为《算力互联网的一点建议》的主旨报告。他系统分析了当前我国在跨算力中心互连、多算力中心协同、异构平台编程模型差异和异构系统并行程序移植方面的难点和挑战。他介绍了清华大学团队围绕上述瓶颈展开的前沿研究，重点分享了在统一并行编程框架构建、并行编译优化以及运行时调度等关键技术上的创新进展。4. 技术架构分析A. 算力互联网体系架构根据中国信通院云大所副所长栗蔚的介绍，算力互联网包括三个逻辑层次：设施互联层：推广高速互联与高性能传输协议资源互用层：建立统一标识体系与多级互联平台业务互通层：提升应用调度互通与算网融合能力当前我国正处于智算局域网迈向广域网互联的阶段，未来算力互联网将遵循"先互联、再成网、同步建市场"的发展思路。B. 算力互联网架构图graph TB subgraph 用户层 U1[企业用户] U2[科研机构] U3[政府机构] end subgraph 应用层 A1[AI 训练] A2[AI 推理] A3[科学计算] end subgraph 调度层 S1[国家算力互联网服务平台] S2[统一标识体系] S3[算力调度服务] end subgraph 资源层 R1[北京节点] R2[上海节点] R3[四川节点] R4[湖北节点] end subgraph 设施层 I1[中国电信] I2[中国移动] I3[中国联通] end U1 --> S1 U2 --> S1 U3 --> S1 S1 --> S2 S1 --> S3 S2 --> R1 S2 --> R2 S2 --> R3 S2 --> R4 R1 --> I1 R2 --> I1 R3 --> I2 R4 --> I3C. RDMA 长距传输验证RDMA（远程直接内存访问）技术是实现算力互联网的关键技术之一。本次大会发布的验证结果展示了百公里长距 RDMA 的技术突破：sequenceDiagram participant AI as AI 训练任务 participant Local as 本地算力中心 participant RDMA as RDMA 网络 participant Remote as 远程算力中心 AI->>Local: 发送训练请求 Local->>RDMA: 建立 RDMA 连接 RDMA->>Remote: 长距无损传输 Remote-->>RDMA: 返回计算结果 RDMA-->>Local: 直接内存写入 Local-->>AI: 返回训练结果 Note over AI,Remote: 百公里长距验证成功 Note over RDMA: 千公里跨域验证启动中5. 标准化进展大会同时发布了 2025 年度算力互联互通标准符合性验证结果。中国通信标准化协会联合中国信通院，围绕统一算力标识、统一算力大市场、AI 云操作系统、数据快递等重点领域系统推进算力标准体系建设。中移苏研、天翼云、联通数科、京东科技、腾讯科技、光环云、中电万维、蓝耘科技、智翼科技等 9 家公司获得了 8 个类别的 20 项证书，涵盖：算力资源接入一致性算力服务调度一致性算力标识插件一致性可信算力资源池可信算力提供商可信算力调度服务商可信算力大市场入网入市标识码算力调度接入服务商四、影响分析1. 行业影响A. 推动算力资源整合国家算力互联网服务平台的发布，将打破算力资源的地域和服务商壁垒，实现算力资源的统一调度和优化配置，提高整体资源利用效率。B. 促进技术创新RDMA 长距传输技术的验证和跨域验证的启动，将推动算力互联网底层技术的持续创新，为大规模分布式算力调度提供技术支撑。C. 加速标准体系建设算力互联互通标准符合性验证结果的发布，标志着我国算力互联网标准体系逐步完善，为行业发展提供规范指引。2. 地域影响A. 四川枢纽节点的作用四川枢纽节点的上线，将西南地区纳入全国算力互联网体系，有利于发挥西部地区能源优势，承接东部地区算力需求，促进区域协调发展。B. "港数粤算"专线的意义"港数粤算"数据快递专线的开通，将有效解决香港地区 AI 算力需求激增与本地资源不足的矛盾，促进粤港澳大湾区算力资源共享。3. 技术趋势A. 从局域到广域当前我国算力发展正处于从智算局域网向广域网互联转型的关键阶段，未来将实现全国范围内的算力资源协同。B. 从建设到服务算力发展重点将从规模建设向高效服务转型，通过算力互联网实现随时、随地、随需的低成本算力获取。C. 从分散到统一通过统一标识体系和调度平台，实现分散算力资源的统一接入、统一标识、统一调用，构建全国统一算力大市场。五、相关链接1. 官方机构中国信息通信研究院中国互联网协会中国通信企业协会2. 相关政策国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见算力互联互通行动计划3. 技术文档全球算力发展情况及指标体系研究报告算力互联互通标准体系参考资料2025算力互联网大会在成都成功召开 - 算力互联网联盟官方公众号
ZenMux AI 模型聚合平台质量保险机制分析一、平台概述1. 简介A. 是什么ZenMux 是一个 AI 模型聚合平台，提供统一网关访问全球领先的 AI 模型。其核心创新在于引入"质量保险"机制——当 AI 产生幻觉输出、高延迟或低吞吐时，平台自动对用户进行经济补偿。B. 为什么值得关注首创质量保险：行业内首个承诺"结果不佳，自动赔付"的 AI 平台统一 API 接口：兼容 OpenAI、Anthropic、Google Vertex AI 协议多供应商容灾：自动故障切换确保服务高可用C. 核心价值降低 AI 应用开发门槛保障服务质量和成本透明提供企业级稳定性保证2. 平台定位面向开发者和企业的 AI 模型调用基础设施，解决多模型管理、质量保障和成本优化的痛点。二、核心功能1. 统一模型访问A. 支持的模型提供商平台聚合了全球主流 AI 模型，包括：Anthropic：Claude 系列Google：Gemini 系列OpenAI：GPT 系列DeepSeek、xAI、MiniMax、月之暗面、阿里 Qwen、百度文心、字节豆包等B. 协议兼容性graph LR A[开发者应用] --> B[ZenMux 统一 API] B --> C[OpenAI 协议] B --> D[Anthropic 协议] B --> E[Google Vertex AI 协议] C --> F[GPT 模型] D --> G[Claude 模型] E --> H[Gemini 模型]C. 接入方式API 调用：完全兼容 OpenAI Python/JavaScript SDKGUI 界面：支持聊天、图片生成、视频生成2. 质量保险机制A. 保险触发条件当出现以下情况时，平台自动触发赔付：幻觉输出（Hallucination）过度延迟（Excessive Latency）低吞吐量（Low Throughput）B. 赔付流程graph TD A[API 调用] --> B{质量检测} B -->|正常| C[正常计费] B -->|异常| D[触发保险] D --> E[自动赔付] E --> F[案例匿名化] F --> G[反馈给用户] G --> H[优化模型数据飞轮]C. 数据飞轮效应每个赔付案例都会被匿名化分析并反馈给用户，帮助用户构建数据飞轮优化自身 AI 产品。3. 质量透明度体系A. 人类最后考试（HLE）运行开源、社区可审计的质量基准测试实时发布测试结果支持按需 HLE 测试任何模型通道B. 质量追踪比较不同模型得分追踪质量退化趋势杜绝"降级"模型三、技术架构1. 多供应商容灾A. 高可用架构graph TB A[用户请求] --> B[Cloudflare 边缘节点] B --> C[ZenMux 负载均衡] C --> D{提供商 A} C --> E{提供商 B} C --> F{提供商 C} D -->|故障/限流| G[自动切换] E -->|故障/限流| G F -->|故障/限流| G G --> H[备用通道] D -->|正常| I[模型响应] E -->|正常| I F -->|正常| I H --> IB. 全球加速基于 Cloudflare 全球边缘网络用户请求由最近边缘节点处理显著降低延迟，确保全球一致的高性能2. 模型自动路由A. 智能选择机制分析提示词内容自动选择最佳质量与成本平衡的模型持续学习任务模式和历史表现B. 帕累托最优平衡在质量和价格之间找到最优平衡点，无需手动选择模型。3. 可观测性A. 多维度仪表板每个请求、每个 Token、每分钱都清晰可追溯帮助优化成本，做出更明智的决策B. 计费透明完全的 Token 级别追踪实时成本监控四、开发者体验1. 快速接入A. Python SDK 示例from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://zenmux.ai/api/v1", api_key="<ZENMUX_API_KEY>" ) completion = client.chat.completions.create( model="qwen/qwen3-max", messages=[ { "role": "user", "content": "What is the meaning of life?" } ] ) print(completion.choices[0].message.content)B. 兼容性OpenAI 协议：Python SDK、JavaScript SDKAnthropic 协议：Python SDKGoogle Vertex AI 协议2. 使用方式A. 聊天界面支持直接在网页进行对话10% 额外额度赠送B. API 调用适合生产环境集成10% 额外额度赠送五、安全与合规1. 合规认证AICPA SOC 2：认证中ISO 27001：认证中GDPR：合规进行中2. 数据安全深度重视数据隐私和安全提供信任页面和安全中心六、应用场景1. AI 编程根据 Clacky AI 的反馈，ZenMux 在以下方面表现优异：长上下文处理多模型编排多轮对话调用2. 情感陪伴根据 Scietrain 的反馈：轻松访问全球顶级模型服务快速稳定客户体验优秀价格实惠3. 企业应用根据 Eigent（CamelAI）的反馈：服务稳定性是关键成本优化约 20%七、竞争分析1. 与直接调用模型提供商对比特性直接调用ZenMux账号管理多个账号统一账号API 兼容各自协议统一兼容质量保障无保险机制容灾能力单点故障多供应商切换成本优化需手动对比自动路由优化2. 行业影响从"连接 AI"到"保障 AI 结果"的模式转变推动 AI 服务质量标准化促进 AI 基础设施的透明化八、最新动态1. 新模型上线A. Gemini-3-Flash-Preview最新 Google 模型ZenMux 独家提供B. Nano Banana Pro基于 Gemini 3 Pro 的图像模型4K 分辨率支持更快处理速度增强推理能力C. Gemini 3 Pro PreviewGoogle 最先进的多模态推理模型支持文本、图像、音频、视频、代码理解企业级可靠性2. 时间线2025 年 11 月 25 日：Nano Banana Pro 上线2025 年 11 月 19 日：Gemini 3 Pro Preview 上线九、总结ZenMux 通过以下创新重新定义了 AI 基础设施：质量保险机制：首创"结果不佳，自动赔付"，为 AI 服务质量提供经济保障统一网关架构：兼容主流协议，降低集成成本多供应商容灾：自动故障切换，确保企业级稳定性透明度体系：HLE 基准测试和实时质量追踪智能路由：自动选择最优模型，平衡质量与成本这些特性使 ZenMux 成为开发者构建 AI 应用的理想基础设施平台。参考资料ZenMux 官网ZenMux 文档
字节腾讯阿里 AI 发展现状深度分析一、新闻概述1. 标题字节腾讯阿里 AI 发展现状：豆包日活破亿、腾讯挖来前 OpenAI 研究员、阿里全栈自主2. 发布时间2026 年 2 月 3 日3. 来源向阳乔木 @vista8 的社交媒体账号二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容文章分析了字节跳动、腾讯、阿里巴巴三家中国科技巨头在 AI 领域的发展现状、战略差异和竞争态势。B. 核心亮点字节豆包成为中国首个日活破亿的 AI 产品腾讯挖来前 OpenAI 研究员姚顺雨，大举采购算力阿里坚持全栈自主路线，芯片业务获重大突破三家公司各拥有超过 10 万张 GPU2. 关键信息A. 核心数据豆包日活用户：破亿豆包日均处理 token：63 万亿豆包半年增长：200%三家 GPU 拥有量：各超 10 万张年算力成本：约 10 亿美元B. 关键人物姚顺雨：前 OpenAI 研究员，27 岁，2025 年 9 月加入腾讯C. 涉及产品/技术字节豆包、腾讯元宝、混元大模型、DeepSeek阿里平头哥、玄武 810E 芯片3. 背景介绍A. 相关上下文中国三大科技公司正在 AI 领域展开激烈竞争，各自采取不同的发展策略。B. 时间线2023-2024 年：腾讯谨慎观望期2025 年 9 月：腾讯挖来姚顺雨2025 年 11 月：姚顺雨召开内部改革会议2026 年 1 月 22 日：阿里决定支持平头哥独立上市三、详细报道1. 字节跳动：流量飞轮驱动A. 豆包的核心优势抖音 8 亿日活用户构成了豆包的流量护城河。用户在抖音上刷到调教豆包语音的视频，觉得有趣就能直接体验。graph LR A[抖音 8 亿日活] --> B[用户刷到豆包视频] B --> C[感兴趣点击试用] C --> D[成为豆包用户] D --> E[生成更多内容] E --> AB. 方言细节狂魔豆包团队跑遍全国收集方言数据，将口音颗粒度细化到市内区县级别。同时还做了风格化对话训练，让 AI 有了鲜明性格。C. 数据表现日活用户：破亿（中国首个）日均处理 token：63 万亿半年增长率：200%2. 腾讯：迟到者的全力追赶A. 初期的谨慎2023-2024 年，腾讯既不大规模囤算力，也不疯狂挖人。元宝比豆包晚一年才上线，内部定位只是测试混元大模型技术的产品。早期团队成员回忆，元宝当时处于向其他内部部门求合作的状态。B. 转折点：姚顺雨加入2025 年 9 月，腾讯挖来前 OpenAI 研究员姚顺雨。这位 27 岁的年轻人在 11 月召开内部会议时，穿着短裤拖鞋就来了。他直接指出混元的大问题：过度追求榜单排名，把基准测试数据混进训练集，导致数据污染。模型答题厉害，但真实场景表现不稳定。C. 改革措施graph TD A[姚顺雨加入] --> B[诊断问题] B --> C[数据污染 榜单导向] C --> D[改革方向] D --> E[数据清洗标准化] D --> F[忽略排名 专注真实场景] D --> G[集成 DeepSeek] D --> H[大举采购算力] G --> I[元宝进入前三] H --> ID. 集成 DeepSeek腾讯终于下了大单采购算力卡，把 DeepSeek 部署到腾讯各个产品里。元宝日活跃用户冲进中国 AI 应用前三。代价是元宝团队没法在产品上验证很多想法，很多想要的功能做不了。3. 阿里：全栈能力的野心A. 战略定位阿里把自己定位为中国少数具备全栈能力的科技公司：从芯片到大模型，到云基础设施，到终端产品和服务。这条路对标的是谷歌。B. 芯片业务突破阿里的 PPU 芯片玄武 810E 已成为中国新增 AI 算力市场的主要芯片之一。2025 年终于拿到首个外部大客户订单。C. 平头哥独立上市2026 年 1 月 22 日，阿里决定支持旗下芯片公司平头哥未来独立上市。4. 三家公司战略对比graph TB subgraph 字节跳动 A1[流量飞轮] A2[抖音 8 亿日活] A3[豆包日活破亿] A1 --> A2 A2 --> A3 end subgraph 腾讯 B1[全场景覆盖] B2[微信 QQ 视频] B3[元宝前三] B4[姚顺雨改革] B1 --> B2 B2 --> B3 B4 --> B3 end subgraph 阿里 C1[全栈自主] C2[芯片-模型-云] C3[平头哥独立上市] C1 --> C2 C2 --> C3 end A1 -->|焦虑| D[流量同质化] B1 -->|优势| E[全场景覆盖] C1 -->|护城河| F[技术自主]A. 字节的焦虑字节的焦虑是流量。虽然有抖音、番茄小说、头条这些流量引擎，但用户画像很同质化，偏娱乐，跨业务导流空间有限。B. 腾讯的底气腾讯的底气是全场景覆盖。微信、QQ、腾讯视频、腾讯会议、QQ 浏览器、QQ音乐，他们在几乎每个赛道都有头部产品。想找什么类型的用户都能找到。一位字节 AI 产品经理说：归根结底，腾讯对流量的焦虑比字节小得多。C. 阿里的信念阿里的信念是全栈自主。从芯片到云，从模型到应用，每一层都要自己做。这条路最重，但如果跑通了，护城河也最深。5. 有趣的情报战一位元宝内部人士说，我们今天讨论一个功能点，豆包第二天就知道了。豆包也有压力，他们几乎把我们的人都挖走了。很像一场公开的情报战。四、人才与算力竞赛1. AI 人才策略A. 字节的疯狂招聘字节扫描几十所顶尖中国大学所有核心专业，给 HR 人员下指标：重点大学重点专业的本科生接触率要在 80% 以上，硕士生接触率要在 90% 以上。他们聚焦到每年招 10-20 个最顶尖的人才，标准是有潜力进入 OpenAI 前 40 名。B. 目标字节的目标是在大语言模型领域至少成为全球第三大玩家。注意，目标是前三，不是第一。2. 夸张的算力成本一位 AI 创业者算了笔账：字节、阿里、腾讯各自拥有超过 10 万张 GPU。对创业公司来说，一台 8 卡 H100 服务器的月租约 1 万美元。保守估计每张卡每年 1 万美元，10 万张卡一年就要投入约 10 亿美元。这只是和巨头竞争的最低门槛。3. 数据与海外差距A. 内部数据优势巨头还有大量内部数据，这是其他公司无法通过公开互联网获取的。B. 跟海外的差距一位接近字节高层的人士说，字节目前的基础设施比中国任何公司都强。但和全球比，最大的问题是缺少像 OpenAI 那样能提出方向、做前沿研究的人，比如 GPT-4o 和 Sora。中国过去没有真正的企业研究院，因为民营企业太穷了。现在终于可以试一试了。五、影响分析1. 行业影响A. 竞争格局中国 AI 市场形成三足鼎立格局，每家公司采取了不同的发展路径。B. 技术趋势流量驱动型：字节依靠抖音流量飞轮技术追赶型：腾讯引进人才快速改革全栈自主型：阿里从芯片到应用全链条布局2. 用户影响A. 现有用户中国用户已经能够使用本土 AI 产品，日活破亿的豆包说明市场接受度很高。B. 潜在用户随着三大巨头的持续投入，AI 产品体验会快速提升。3. 技术趋势A. 算力门槛10 亿美元年的算力投入成为入场门票，这会进一步拉大巨头与创业公司的差距。B. 人才争夺对顶尖 AI 人才的争夺会越来越激烈。C. 研究投入中国民营企业开始有能力建设真正的企业研究院。六、各方反应1. 业内观察A. 字节产品经理观点腾讯对流量的焦虑比字节小得多，因为腾讯有全场景覆盖的优势。B. 元宝内部人士我们今天讨论一个功能点，豆包第二天就知道了。这是一场公开的情报战。2. 市场反馈A. 用户数据豆包成为中国首个日活破亿的 AI 产品，证明市场需求巨大。B. 行业地位元宝日活跃用户冲进中国 AI 应用前三。七、相关链接1. 原文链接https://x.com/vista8/status/20185371687766757452. 相关公司字节跳动：豆包、抖音、今日头条腾讯：元宝、混元、微信、QQ阿里巴巴：平头哥、阿里云参考资料向阳乔木 @vista8 的推文
FOSDEM 2026 布鲁塞尔开源会议数字主权观察一、新闻概述1. 标题FOSDEM 2026 开源开发者欧洲会议：数字主权与欧洲技术未来2. 发布时间2026 年 1 月 31 日3. 来源gyptazy.com 技术博客二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容FOSDEM 2026 于布鲁塞尔举行，这是欧洲最重要的开源软件开发者年度聚会之一。本届会议的主题聚焦于数字主权、欧洲技术未来和开源基础设施。B. 核心亮点自托管解决方案和开放式基础设施从边缘话题走向主流社区驱动软件成为讨论焦点数字主权和欧洲技术独立性成为会议核心议题FreeBSD 等成熟项目展示长期开放治理系统的可靠性BoxyBSD 等新兴项目降低 BSD 系统学习门槛2. 关键信息A. 会议时间2026 年 1 月 31 日至 2 月 1 日B. 会议地点比利时布鲁塞尔自由大学校园C. 参会规模全球最大的开源软件会议，参会人数持续增长，场馆容量接近极限D. 涉及技术领域虚拟化技术（Rust-VMM）对象存储（Garage S3）容器编排与虚拟机迁移最小化 BSD 系统（SmolBSD）去中心化网络（DN42）3. 背景介绍A. 历史背景FOSDEM 始于 2000 年，最初名为 OSDEM（Open Source Developers of Europe Meeting），从一个小型聚会发展成为全球最重要的开源软件会议之一。B. 相关上下文2025 年的会议已经显示出数字主权议题的萌芽，而 2026 年这一主题更加明确和紧迫。政治和经济环境的变化促使欧洲各国更加重视技术独立性。三、详细报道1. 主要内容A. 主题转变本届 FOSDEM 的明显转变是：从便利性优先和集中式平台转向将控制权、透明度和韧性归还给用户和社区的系统。这种转变体现在以下几个方面：自托管解决方案的兴起：越来越多的讨论围绕如何摆脱对大型科技公司的依赖，建立自主可控的技术基础设施。社区驱动软件的繁荣： grassroots 创新项目展示了真正的变革力量，如 BoxyBSD 通过提供免费邀请码降低了 BSD 系统的学习门槛。长期治理系统的价值：FreeBSD 等项目证明，长期开放治理的系统可以作为主权基础设施的可靠基础。B. 技术演讲亮点Rust-VMM：展示了使用 Rust 构建的现代虚拟化基础设施，强调内存安全性和减少整类 bug 的能力，同时满足严格的性能要求。Garage S3 最佳实践：揭示了对象存储在一致性、故障处理和扩展方面的微妙挑战，强调可靠运行存储的重要性。Kubernetes 集群中的虚拟机迁移：探讨了经典虚拟化和容器编排之间的界限模糊，展示了虚拟机如何在 Kubernetes 环境中移动和适应。SmolBSD：展示了最小化、专用的 BSD 系统如何为操作系统设计带来清晰度、可审计性和长期可维护性。DN42 网络中的 FlipFlap：通过社区视角展示了去中心化、自运营网络的实践，突出了自动化、实验和合作的力量。C. 行业趋势数字主权政治化：开源不再仅仅是关于软件自由，而是越来越多地关于独立性、可持续性和欧洲塑造自己数字未来的能力。从便利性到控制权：用户和组织的关注点从使用最方便的工具转向拥有和控制自己的基础设施。社区生态的成熟：小型草根项目和大型成熟项目共同构成了健康的开源生态系统。2. 技术细节A. 会议架构graph LR A[参会者] --> B[主题演讲] A --> C[分论坛] A --> D[开发者房间] A --> E[展区展台] B --> F[数字主权] C --> G[虚拟化技术] C --> H[存储系统] C --> I[网络技术] D --> J[BSD 系统] D --> K[社区项目] E --> L[Proxmox] E --> M[XCP-ng] E --> N[Mozilla]B. 核心技术主题分布技术领域相关项目/演讲关注度虚拟化技术Rust-VMM、Kubernetes VM 迁移高存储系统Garage S3中操作系统SmolBSD、BoxyBSD、FreeBSD高网络技术DN42、FlipFlap中办公软件Collabora Online中C. 演讲者与项目Hyacinthe Cartiaux：DN42 网络中的 BGP 对等自动化Emile：SmolBSD 最小化 BSD 系统Michael Meeks：Collabora Online 与开源办公套件挑战gyptazy：BoxyBSD 项目作者3. 数据与事实A. 会议规模数据参会国家：全球 80+ 国家演讲数量：数百场技术演讲开发者房间：数十个主题房间展台数量：来自全球的开源项目和组织B. 参会体验变化会场拥挤度：达到历史最高演讲室容量：快速爆满，需要提前排队非正式交流空间：因人流量大而减少四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势FOSDEM 2026 反映了欧洲技术产业的几个重要趋势：去中心化运动加速：从社交媒体到基础设施，去中心化解决方案获得了前所未有的关注。开源基础设施成熟：开源软件不再仅限于应用层，而是深入到基础设施的核心。欧洲技术独立性：在政治和经济压力下，欧洲更加重视建立独立于美国科技巨头的技术体系。B. 竞争格局对大型科技公司的影响：开源替代方案的成熟可能威胁到现有商业巨头的市场地位对欧洲本土企业的机遇：开源基础设施的成熟为欧洲本土技术公司提供了发展机会对全球开源生态的影响：欧洲的数字主权运动可能在全球范围内激发类似倡议2. 用户影响A. 现有用户迁移到自托管解决方案的意愿增强对开源项目的信任度提升对技术透明度和可审计性的要求提高B. 潜在用户开源基础设施的易用性提升降低了入门门槛数字主权意识的普及吸引了更多用户关注开源社区支持项目的增长提供了更多学习资源C. 迁移成本技术门槛：仍然需要一定的技术能力时间投入：从集中式服务迁移需要时间规划学习曲线：新工具和系统的学习成本3. 技术趋势A. 技术方向内存安全语言：Rust 在基础设施领域的应用持续增长最小化系统：SmolBSD 等项目证明了简单性是战略选择而非限制混合编排：虚拟机和容器的界限模糊，形成混合编排模式社区网络：DN42 等项目展示了去中心化网络的可行性B. 生态影响BSD 生态系统复兴：多个 BSD 相关项目显示了 BSD 系统的活力自托管工具链成熟：从存储到网络，自托管解决方案日益完善开源办公软件进步：Collabora Online 等项目缩小了与商业办公软件的差距五、各方反应1. 官方回应FOSDEM 组织方通过会议议程安排明确表达了对数字主权议题的支持，将相关主题演讲安排在主要时段。2. 业内评价A. 专家观点开源社区普遍认为数字主权运动是必要的且适时的对会议规模的快速增长表示担忧，认为已接近可持续极限呼吁在保持开放性和可及性的同时实现规模扩展B. 社区反馈正面评价：对会议主题的转变表示欢迎，认为反映了行业的真实需求关注点：担心过度拥挤可能损害会议的开放性和自发性建议：考虑增加场地容量或改进会议组织方式3. 用户反馈A. 正面评价演讲质量高，内容具有前瞻性社区氛围浓厚，交流机会丰富对 Mozilla 等组织提供的免费食物等贴心举措表示赞赏B. 负面评价会场过于拥挤，参加热门演讲需要提前数小时排队非正式交流空间被挤压有人考虑通过直播或录像代替现场参会C. 中立观察尽管面临拥挤等挑战，但现场参会带来的面对面交流价值仍然不可替代。许多参会者表示，与老朋友重逢和即兴讨论是 FOSDEM 的核心价值。六、相关链接1. 官方资源FOSDEM 2026 官方网站FOSDEM 2026 日程安排2. 相关项目BoxyBSD - BSD 学习平台gyptazy 技术博客Proxmox 虚拟化平台XCP-ng 虚拟化平台3. 技术文档SmolBSD 项目页面DN42 网络自动化演讲Collabora Online 技术挑战演讲参考资料FOSDEM 2026 – Open Source, Digital Sovereignty, and Europes Future - gyptazy
acme.sh 跨 DNS 服务商多域名证书申请指南一、概述1. 问题背景在实际使用场景中，用户可能拥有多个分散在不同 DNS 服务商的域名。例如：a.com 及其子域名的 DNS 解析托管在阿里云b.com 及其子域名的 DNS 解析托管在腾讯云 DNSPod用户希望生成一张 SSL 证书，同时覆盖 a.com、.a.com、b.com、.b.com 这些域名。2. 核心结论重要提示：acme.sh 官方不支持在单个证书中混合使用多个 DNS 服务商的 API。这是 acme.sh 的设计限制，而非配置问题。二、技术原理1. acme.sh 的工作原理acme.sh 使用 ACME 协议申请证书，支持 DNS-01 验证方式。在 DNS-01 验证中，acme.sh 需要在每个域名的 DNS 解析中添加一条 TXT 记录，证明申请者对该域名的控制权。2. 多 DNS API 的技术限制当申请一个包含多个域名的证书时，acme.sh 会为所有域名使用相同的 DNS API 插件。这是因为：acme.sh 的证书申请命令只接受一个 --dns 参数每个域名的 DNS 验证必须通过该指定的 DNS API 完成如果域名不在该 DNS 服务商处，API 调用将失败graph TD A[acme.sh 申请证书] --> B{指定 DNS API} B -->|阿里云 API| C[验证 a.com] B -->|阿里云 API| D[验证 b.com 失败] C --> E[证书申请失败] D --> E三、解决方案方案一：分别为每个域名生成独立证书（推荐）1. 方案说明为每个 DNS 服务商处的域名分别生成证书，这是最简单、最可靠的方式。2. 阿里云域名证书申请A. 获取阿里云 API 密钥登录阿里云控制台进入访问控制（RAM）-> 用户创建新用户或使用现有用户为用户添加 DNS 管理权限创建 AccessKey，记录 AccessKey ID 和 AccessKey SecretB. 配置环境变量export Ali_Key="your_aliyun_access_key_id" export Ali_Secret="your_aliyun_access_key_secret"C. 申请证书acme.sh --issue --dns dns_ali \ -d a.com \ -d *.a.com3. 腾讯云域名证书申请A. 获取腾讯云 API 密钥登录腾讯云控制台进入访问管理 -> API 密钥管理创建密钥，记录 SecretId 和 SecretKeyB. 配置环境变量export DP_Id="your_tencent_secret_id" export DP_Key="your_tencent_secret_key"C. 申请证书acme.sh --issue --dns dns_dp \ -d b.com \ -d *.b.com4. 优点与缺点优点：配置简单，不易出错证书续期互不影响灵活性高，可独立管理符合最佳实践缺点：需要管理多个证书文件Web 服务器需要配置多个证书方案二：统一 DNS 服务商1. 方案说明将所有域名的 DNS 解析迁移到同一个服务商，然后使用单个证书覆盖所有域名。2. 实施步骤A. 选择目标 DNS 服务商根据需求选择阿里云或腾讯云作为统一 DNS 服务商。B. 迁移 DNS 解析在目标 DNS 服务商添加域名复制所有 DNS 记录到新服务商修改域名 NS 记录，指向新的 DNS 服务器等待 DNS 生效（通常需要 24-48 小时）C. 申请统一证书# 假设全部迁移到阿里云 export Ali_Key="your_aliyun_access_key_id" export Ali_Secret="your_aliyun_access_key_secret" acme.sh --issue --dns dns_ali \ -d a.com \ -d *.a.com \ -d b.com \ -d *.b.com3. 优点与缺点优点：单一证书管理简单减少证书续期任务缺点：需要迁移 DNS 服务迁移过程可能影响服务失去多云冗余优势方案三：DNS 别名模式（不推荐）1. 方案说明acme.sh 支持 DNS 别名模式，但配置复杂，不建议普通用户使用。2. 技术原理DNS 别名模式允许通过 CNAME 记录，将一个域名的 ACME 挑战记录指向另一个域名。这样：a.com 的 ACME 挑战通过阿里云 DNS 验证b.com 的 ACME 挑战通过 CNAME 指向 a.com，间接通过阿里云验证3. 配置复杂度需要手动配置 CNAME 记录需要理解 ACME 协议细节故障排查困难四、最佳实践1. 证书管理建议A. 使用独立证书推荐为每个 DNS 服务商处的域名使用独立证书，这是官方推荐的方式。B. 自动续期配置acme.sh 默认配置自动续期，无需额外操作：# 查看已安装的证书 acme.sh --list # 查看证书续期cron任务 crontab -l | grep acme.shC. 证书部署申请成功后，acme.sh 会自动保存证书，可以通过以下命令部署：acme.sh --install-cert -d a.com \ --cert-file /path/to/cert.pem \ --key-file /path/to/key.pem \ --fullchain-file /path/to/fullchain.pem \ --reloadcmd "service nginx reload"2. 安全建议A. API 密钥权限最小化为 acme.sh 创建专用的 API 密钥，仅授予 DNS 管理权限，避免使用主账号密钥。B. 定期轮换密钥建议每 3-6 个月更换一次 API 密钥。C. 监控证书有效期虽然 acme.sh 会自动续期，但仍建议配置监控告警，确保证书正常续期。3. 故障排查A. 常见问题问题 1：DNS API 验证失败# 检查 API 密钥是否正确 echo $Ali_Key echo $Ali_Secret # 手动测试 DNS API curl "https://alidns.aliyuncs.com/"问题 2：证书申请超时检查网络连接确认 DNS 服务商 API 可用增加等待时间参数：--dnssleep 300问题 3：域名验证失败确认域名已在对应 DNS 服务商处检查 API 密钥是否有该域名的管理权限B. 日志查看# 查看 acme.sh 日志 acme.sh --issue --dns dns_ali -d a.com -d *.a.com --debug五、实际案例案例：Web 服务器多证书配置1. Nginx 配置示例当使用多个证书时，需要在 Nginx 中为每个域名配置对应的证书：# a.com 使用阿里云申请的证书 server { listen 443 ssl; server_name a.com *.a.com; ssl_certificate /path/to/a.com.fullchain.pem; ssl_certificate_key /path/to/a.com.key.pem; # 其他配置... } # b.com 使用腾讯云申请的证书 server { listen 443 ssl; server_name b.com *.b.com; ssl_certificate /path/to/b.com.fullchain.pem; ssl_certificate_key /path/to/b.com.key.pem; # 其他配置... }2. Apache 配置示例<VirtualHost *:443> ServerName a.com ServerAlias *.a.com SSLEngine on SSLCertificateFile /path/to/a.com.cert.pem SSLCertificateKeyFile /path/to/a.com.key.pem SSLCertificateChainFile /path/to/a.com.chain.pem </VirtualHost> <VirtualHost *:443> ServerName b.com ServerAlias *.b.com SSLEngine on SSLCertificateFile /path/to/b.com.cert.pem SSLCertificateKeyFile /path/to/b.com.key.pem SSLCertificateChainFile /path/to/b.com.chain.pem </VirtualHost>六、总结1. 核心要点acme.sh 不支持在单个证书中混合使用多个 DNS API推荐为每个 DNS 服务商处的域名分别生成证书证书自动续期功能由 acme.sh 内置处理多证书配置在 Web 服务器中简单易行2. 推荐方案最佳实践：使用方案一，分别为每个 DNS 服务商申请独立证书。这种方式：配置简单，维护容易符合 acme.sh 的设计理念证书续期互不影响灵活性最高3. 参考资料参考资料acme.sh 官方 GitHub 仓库如何同时使用 CloudFlare 和 DNSPod 的两个域名？Issue #2791acme.sh 支持多个 DNS 服务商讨论 - Let's Encrypt 社区acme.sh 自动解析并申请证书 - DNSPod 官方文档使用 acme.sh 为在腾讯云（DNSPod）解析的域名自动申请证书 - 腾讯云使用 acme.sh 与阿里云 DNS 自动签发免费数字证书 - Kubecc Blogacme.sh 多域名最佳实践教程
欧洲寻求结束对美国互联网技术的危险依赖
欧洲寻求结束对美国互联网技术的危险依赖一、新闻概述1. 标题欧洲寻求结束对美国互联网技术的危险依赖2. 发布时间2026 年 1 月 21 日3. 来源The Conversation二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩在世界经济论坛达沃斯会议上强调，欧洲需要建立一种新型独立性，包括技术能力和安全性。欧洲正在采取措施，减少对美国云服务的过度依赖。B. 核心亮点美国三大云服务商（AWS、Azure、Google Cloud）占据欧洲约 70% 的市场份额欧洲本土云服务商仅占 15% 的市场份额技术故障、网络攻击和地缘政治可能导致数字断网风险2. 关键信息A. 市场数据美国云服务在欧洲市场份额：约 70%欧洲本土云服务市场份额：约 15%其他服务市场份额：约 15%B. 近期故障案例2025 年 10 月：AWS 数小时故障，全球银行等服务中断2025 年 12 月：Cloudflare 故障导致 LinkedIn、Zoom 等平台下线2025 年 4 月：西班牙、葡萄牙和法国西南部大规模停电影响云服务C. 政策动向欧盟云主权框架指导云服务采购即将出台的云与 AI 发展法案3. 背景介绍A. 前置背景随着美国政府增加对欧洲领导人的政治压力，人们可以想象欧洲作为地缘政治谈判的一部分，可能失去美国公司提供的数字基础设施访问权限。B. 相关上下文数字基础设施需要与港口、道路和电网等物理基础设施同样受到重视。控制、维护和危机准备应被视为核心公共责任。三、详细报道1. 数字断网风险A. 风险场景当互联网突然停止工作时：本地食品店的支付系统中断医院的医疗系统瘫痪工作软件工具和所有信息消失与亲友沟通困难，社交媒体平台全部下线B. 风险来源技术故障网络攻击自然灾害地缘政治博弈C. 近期案例2025 年 10 月的 AWS 故障导致全球数千个服务（如银行应用）中断。同年 12 月，Cloudflare 故障导致 LinkedIn、Zoom 等通信平台下线。2. 市场现状分析graph TB subgraph 美国科技巨头 AWS[AWS] Azure[Azure] GCP[Google Cloud] end subgraph 欧洲现有云服务 Local1[本土云服务 15%] Foreign[美国云服务 70%] Other[其他 15%] end subgraph 目标架构 Sovereign[主权云] OpenSource[开源平台] LocalDC[本地数据中心] end AWS -->|70%市场份额| Foreign Azure --> Foreign GCP --> Foreign Local1 --> 欧洲现有云服务 Foreign --> 欧洲现有云服务 EuropeanInitiatives[欧盟主权框架] --> Sovereign Sovereign --> 目标架构 OpenSource --> 目标架构 LocalDC --> 目标架构数据来源：研究显示美国三大云服务商（AWS、Microsoft Azure、Google Cloud）占据欧洲约 70% 的市场份额，而欧洲本土云服务商仅占 15%。风险分析：依赖少数全球提供商增加了欧洲私营和公共部门的脆弱性，包括云服务中断的风险。3. 欧洲应对措施A. 瑞典赫尔辛堡数字断网演练瑞典沿海城市赫尔辛堡正在开展一个为期一年的项目，测试各种公共服务在数字断网场景下的运作情况：老年人是否仍能获得医疗处方社会服务能否继续为所有居民提供护理和福利该开拓性项目旨在量化技术服务崩溃造成的全部人力、技术和法律挑战，并了解每个部门可接受的风险水平。B. 德国石勒苏益格-荷尔斯泰因州行动德国北部石勒苏益格-荷尔斯泰因州做出了最明确的数字依赖断绝决定：用开源替代品替换了大多数基于微软的计算机系统取消了近 70% 的许可证目标是在本十年末仅在例外情况下使用大型科技公司服务C. 欧洲多国开源平台投资在法国、德国、荷兰和意大利，政府正在从国家层面和跨国层面投资数字开源平台和工具的开发：聊天、视频和文档管理平台类似于数字乐高积木，行政部门可以按自己的条件托管D. 瑞典国家保险局系统瑞典国家保险局开发的类似聊天、视频和在线协作系统：在国内数据中心而非外国云中运行作为寻求主权数字替代方案的瑞典公共当局的服务提供4. 风险与应对架构graph LR Risk[数字断网风险] --> Impact1[支付系统瘫痪] Risk --> Impact2[医疗系统中断] Risk --> Impact3[办公软件失效] Risk --> Impact4[通信平台停服] Cause1[技术故障] --> Risk Cause2[网络攻击] --> Risk Cause3[自然灾害] --> Risk Cause4[地缘政治] --> Risk Mitigation1[主权云] --> Resilience[数字韧性] Mitigation2[开源替代] --> Resilience Mitigation3[本地数据中心] --> Resilience Mitigation4[互操作性] --> Resilience核心风险：支付系统瘫痪医疗系统中断办公软件失效通信平台停服应对策略：主权云建设开源软件替代本地数据中心互操作性保障5. 政策框架进展A. 欧盟云主权框架为鼓励成员国更加关注数字韧性，欧盟制定了云主权框架来指导云服务采购，旨在将欧洲数据保留在欧洲控制之下。B. 云与 AI 发展法案即将出台的云与 AI 发展法案预计将为此领域带来更多关注和资源。C. 采购指导原则政府和私营公司在寻求云服务投标时，应被鼓励要求安全性、开放性和互操作性，而不仅仅是低价。6. 欧洲数字主权路线图graph TB subgraph 现状 US[美国云服务 70%] EU[欧洲本土 15%] Other[其他 15%] end subgraph 行动 Sweden[瑞典 赫尔辛堡 数字断网演练] Germany[德国 石勒苏益格-荷尔斯泰因 替换微软] Multi[欧洲多国 开源平台投资] end subgraph 政策 Framework[云主权框架] Act[云与AI发展法案] end 现状 --> 行动 行动 --> 政策 政策 --> 目标 目标[数字主权目标] --> Result1[数据欧洲控制] 目标 --> Result2[危机中可访问] 目标 --> Result3[减少外国依赖]发展阶段：现状：美国云服务占主导行动：各国采取具体措施政策：欧盟层面框架建立目标：实现数字主权预期成果：数据在欧洲控制下危机中仍可访问减少对外国依赖四、影响分析1. 行业影响A. 云计算市场竞争格局欧洲本土云服务商有望获得更多市场份额，美国云服务商在欧洲的扩张可能面临更多监管挑战。B. 开源软件发展开源技术作为数字公共产品的理念将得到更多推广，可移植到不同云平台并在主权条件下运行。C. 技术趋势数字主权将成为全球趋势，各国可能效仿欧洲加强本土数字基础设施建设。2. 用户影响A. 政府机构公共部门将更多采用本土云服务和开源软件，减少对外国技术的依赖。B. 企业用户需要重新评估云服务提供商，考虑数据主权、安全性和互操作性等因素。C. 个人用户用户应关注：邮件、个人照片和对话存储位置谁可以访问和使用数据，以及在什么条件下备份、检索和传输到其他服务的便捷性3. 技术趋势A. 数字主权成为核心议题数字基础设施将受到与港口、道路和电网等物理基础设施同样的重视。B. 开源与互操作性开放源代码和互操作性将成为技术选型的重要标准，避免供应商锁定。C. 地缘政治与技术融合技术选择将越来越多地受到地缘政治因素的影响，数字主权成为国家安全的重要组成部分。五、各方反应1. 官方回应欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩在世界经济论坛强调，欧洲需要建立技术能力和安全性的新型独立性。2. 业内评价A. 专家观点研究者认为依赖少数全球提供商增加了欧洲的脆弱性，数字基础设施应被视为核心公共责任。B. 社区反馈开源社区对欧洲推广开源技术表示支持，认为这是实现数字主权的重要途径。3. 用户反馈A. 支持观点加强数字主权可以减少对外国技术的依赖，提高危机应对能力。B. 关注点数字主权建设需要大量投资，短期内可能增加成本和技术复杂度。六、相关链接1. 官方公告欧盟云主权框架云与 AI 发展法案2. 相关报道AWS 2025 年 10 月故障分析Cloudflare 2025 年 12 月故障分析3. 技术文档数字主权技术指南开源云平台选型建议参考资料Europe wants to end its dangerous reliance on US internet technology
mdto.page 技术分析：基于 Cloudflare Workers 的无服务器 Markdown 转换服务
mdto.page 技术分析：基于 Cloudflare Workers 的无服务器 Markdown 转换服务一、概述1. 项目简介mdto.page 是一个基于无服务器架构的 Markdown 到 HTML 转换服务，允许用户上传 Markdown 文件并快速生成可共享的网页链接。该项目采用现代化的前端技术栈与 Cloudflare Workers 边缘计算平台相结合，实现了快速、可扩展的文档分享解决方案。2. 核心特性拖拽式 Markdown 文件上传，支持 md、markdown、txt 格式多种视觉主题选择灵活的过期时间设置（1、7、14 或 30 天）实时预览功能Cloudflare Turnstile 机器人防护基于 Cloudflare Workers 的全球边缘部署二、技术栈分析1. 前端架构A. 核心框架React 19：采用最新版本的 React 作为 UI 框架，利用其并发渲染和自动批处理等性能优化特性TypeScript：提供类型安全，减少运行时错误TailwindCSS 4：用于快速构建响应式用户界面Vite：现代化的构建工具，提供快速的开发体验和优化后的生产构建B. 项目结构client/ ├── App.tsx # 主应用组件 ├── components/ # 可复用 UI 组件 ├── entry-client.tsx # 客户端入口 └── entry-server.tsx # 服务端渲染入口2. 后端架构A. 无服务器运行时Cloudflare Workers：提供全球分布的边缘计算能力Cloudflare R2：对象存储服务，用于存储生成的 HTML 内容Turnstile：隐私友好的机器人防护服务B. 服务端结构server/ ├── index.ts # Worker 入口点 ├── routes/ # API 路由 └── utils/ # 服务端工具函数3. Markdown 处理流程项目采用业界标准的 unified 生态系统进行 Markdown 处理：unified：Markdown 处理管道框架remark：Markdown 解析器rehype：HTML 处理器highlight.js：代码语法高亮graph LR A[Markdown 文件] --> B[remark 解析] B --> C[AST 抽象语法树] C --> D[rehype 转换] D --> E[HTML 输出] E --> F[highlight.js 语法高亮] F --> G[最终 HTML]三、系统架构设计1. 整体架构图graph TB User[用户] -->|上传 MD| Frontend[React 前端] Frontend -->|处理请求| Worker[Cloudflare Worker] Worker -->|转换处理| Unified[Unified/Remark/Rehype] Unified -->|存储| R2[(Cloudflare R2)] Worker -->|返回链接| Frontend User[访问者] -->|请求页面| Worker Worker -->|获取 HTML| R2 Worker -->|返回渲染页面| User subgraph 边缘安全 Turnstile[Cloudflare Turnstile] end Frontend -->|验证| Turnstile2. 数据流设计A. 上传流程用户通过 React 前端上传 Markdown 文件前端通过 Turnstile 验证用户身份，防止机器人滥用文件内容发送到 Cloudflare WorkerWorker 使用 unified 生态系统将 Markdown 转换为 HTML生成的 HTML 连同元数据（主题、过期时间）存储到 R2生成唯一 Slug 并返回给用户B. 访问流程用户通过 Slug 访问分享链接Cloudflare Worker 接收请求从 R2 获取对应的 HTML 内容应用选定的主题模板返回渲染后的页面给用户3. Slug 生成与过期机制项目采用创新的编码方案来处理内容过期：graph TD A[生成唯一 ID] --> B[添加过期前缀] B --> C[组合成 Slug] C --> D[存储到 R2] B --> E{前缀编码} E -->|1| F[1 天] E -->|7| G[7 天] E -->|E| H[14 天] E -->|1E| I[30 天] D --> J[设置 R2 生命周期规则] J --> K[自动删除过期对象]Slug 格式说明：1 天过期：1/{slug}7 天过期：7/{slug}14 天过期：E/{slug}（E = 14 的十六进制）30 天过期：1E/{slug}（1E = 30 的十六进制）这种设计巧妙地将过期时间编码到 URL 路径中，使得 R2 生命周期规则可以根据前缀自动清理过期内容。四、部署与运维1. 环境要求Node.js 24+pnpm 10+Cloudflare 账户配置好的 R2 存储桶（命名为 mdto）2. 开发流程# 克隆项目 git clone https://github.com/hjinco/mdto.git cd mdto # 安装依赖 pnpm install # 启动开发服务器 pnpm dev开发模式下会同时启动：Vite 开发服务器（前端）Wrangler 开发服务器（Cloudflare Worker）3. 构建与部署# 构建生产版本 pnpm build # 部署到 Cloudflare Workers wrangler deploy构建过程包括：使用 Vite 构建客户端应用构建 SSR 服务端渲染包预渲染静态 HTML 文件输出到 public/ 目录4. R2 生命周期策略pnpm run lifecycle:apply该命令配置 R2 自动删除过期对象的规则，确保存储空间不会无限增长。五、技术创新点1. 无服务器架构优势零服务器维护：无需管理服务器实例全球边缘部署：Cloudflare 在全球 300+ 个数据中心部署按使用计费：只为实际请求付费自动扩展：无需担心流量峰值2. 前端技术选型React 19 的并发特性提供更流畅的用户体验TypeScript 减少生产环境错误Vite 的快速热更新提升开发效率3. 智能过期管理通过将过期时间编码到 URL 前缀中，结合 R2 生命周期规则，实现了：无需额外的定时任务存储成本自动优化简洁的实现方式4. Markdown 处理标准化采用 unified 生态系统，这是目前最成熟的 Markdown 处理方案：可扩展的插件架构活跃的社区支持丰富的语法扩展六、应用场景1. 快速文档分享技术博客预览README 文件展示项目文档临时分享2. 教学与演示代码片段分享教程内容预览学习笔记分享3. 协作场景团队文档评审设计稿说明会议纪要分享七、潜在改进方向1. 功能扩展支持更多 Markdown 扩展语法（如 Mermaid 图表、数学公式）添加自定义 CSS 上传功能支持密码保护访问2. 性能优化实现客户端缓存策略添加 CDN 静态资源优化优化大文件处理性能3. 用户体验添加文件编辑功能支持版本历史提供二维码分享功能4. 安全增强添加内容审核机制实现访问统计分析支持域名白名单八、开源价值mdto.page 项目展示了现代 Web 开发的多个最佳实践：全栈 TypeScript：前后端统一语言，提高开发效率无服务器架构：充分利用云原生技术，降低运维成本标准化工具链：采用业界成熟的解决方案清晰的代码结构：便于学习和二次开发该项目为开发者提供了一个优秀的参考实现，展示了如何构建一个现代化、可扩展的无服务器应用。参考资料mdto.page GitHub 仓库mdto.page 在线演示
OpenAI 将 PostgreSQL 扩展至 8 亿用户的技术实践一、新闻概述1. 标题Scaling PostgreSQL to power 800 million ChatGPT users（将 PostgreSQL 扩展至支持 8 亿 ChatGPT 用户）2. 发布时间2025 年 12 月 12 日3. 来源OpenAI 官方博客4. 作者Bohan Zhang，OpenAI 技术团队成员二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容OpenAI 详细介绍了如何通过单一主节点 Azure PostgreSQL 实例和近 50 个跨多地域的只读副本，将 PostgreSQL 扩展至支持每秒数百万次查询，服务于 8 亿用户。B. 核心亮点单主节点架构支持 8 亿用户规模每秒处理数百万次查询（QPS）跨地域部署近 50 个只读副本实现个位数毫秒级 p99 延迟达到 99.999% 可用性（五个九）2. 关键信息A. 规模数据用户数量：8 亿查询量：每秒数百万次副本数量：近 50 个只读副本负载增长：过去一年增长超过 10 倍B. 技术指标p99 延迟：个位数毫秒级可用性：99.999%（五个九）复制延迟：接近零SEV-0 事故：过去 12 个月仅 1 次C. 涉及技术Azure PostgreSQL Flexible ServerPgBouncer 连接池级联复制（Cascading Replication）缓存层与缓存锁定机制3. 背景介绍A. PostgreSQL 简介PostgreSQL 是由加州大学伯克利分校科学家创建的开源关系数据库系统，以其可靠性和功能丰富著称。B. OpenAI 的使用场景PostgreSQL 是 OpenAI 核心产品（如 ChatGPT 和 API）的关键数据系统，承载了大量读密集型工作负载。三、详细报道1. 主要内容A. 架构设计OpenAI 采用了单主节点多副本的架构：1 个主节点（Primary）处理所有写入近 50 个只读副本（Read Replicas）分布在全球多个地域使用 PgBouncer 作为连接池代理层实施多层级速率限制B. 扩展策略读扩展：将读请求尽可能卸载到只读副本跨地域部署副本以降低延迟使用缓存层减少数据库读压力写扩展：将可分片的写密集型工作负载迁移到分片系统（如 Azure Cosmos DB）优化应用逻辑减少不必要的写入引入延迟写入以平滑流量峰值C. 技术改进优化查询性能，避免复杂的多表连接实施工作负载隔离，防止"吵闹邻居"问题部署 PgBouncer 降低连接建立时间（从 50ms 降至 5ms）实现缓存锁定机制防止缓存未命中风暴2. 技术细节A. 系统架构graph TB Client[客户端] --> Proxy[代理层/PgBouncer] Proxy --> Primary[主节点/Primary] Proxy --> Replica1[副本1/美国] Proxy --> Replica2[副本2/欧洲] Proxy --> Replica3[副本3/亚洲] Proxy --> ReplicaN[副本N/其他区域] Primary -->|WAL流复制| Replica1 Primary -->|WAL流复制| Replica2 Primary -->|WAL流复制| Replica3 Primary -->|WAL流复制| ReplicaN Cache[缓存层] -.读请求.-> ClientB. MVCC 挑战PostgreSQL 的多版本并发控制（MVCC）实现使其在写密集型工作负载下效率较低：更新操作会复制整行创建新版本导致写放大和读放大引发表和索引膨胀增加自动清理（autovacuum）调优复杂度C. 性能指标连接建立延迟：从 50ms 降至 5ms（使用 PgBouncer）p99 客户端延迟：保持在个位数毫秒级复制延迟：接近零可用性：99.999%D. 复制架构演进当前架构：主节点向所有副本流式传输 WAL 日志未来计划：级联复制graph LR Primary[主节点] -->|WAL| Intermediate[中间副本] Intermediate -->|WAL| Replica1[下游副本1] Intermediate -->|WAL| Replica2[下游副本2] Intermediate -->|WAL| ReplicaN[下游副本N]3. 数据与事实A. 扩展历程过去一年 PostgreSQL 负载增长超过 10 倍从少量副本扩展到近 50 个副本从 ChatGPT 发布时的基础设施问题到现在的稳定运行B. 事故记录过去 12 个月仅发生 1 次 SEV-0 级别 PostgreSQL 事故该事故发生在 ChatGPT ImageGen 病毒式发布期间一周内超过 1 亿新用户注册，写入流量激增 10 倍以上四、影响分析1. 行业影响A. 技术认知突破OpenAI 的实践证明，PostgreSQL 可以扩展到支持比之前认为的更大的读密集型工作负载。这挑战了业界对单主节点 PostgreSQL 架构扩展性的传统认知。B. 架构设计启示单主节点架构在大量优化下可支撑大规模读密集型工作负载分片不是唯一选择，也不应该是首选方案垂直扩展与水平扩展结合的重要性C. PostgreSQL 生态影响证明 PostgreSQL 在大规模生产环境中的可靠性为其他企业提供可参考的扩展实践推动 PostgreSQL 云服务商（如 Azure）改进服务2. 用户影响A. 现有用户享受低延迟和高可用性的服务系统稳定性显著提升，SEV-0 事故极少B. 潜在用户展示了 PostgreSQL 在大规模场景下的可行性为计划采用 PostgreSQL 的企业提供信心C. 迁移成本OpenAI 选择不进行 PostgreSQL 分片，避免了复杂的迁移工作证明在正确优化下，现有架构仍有足够的增长空间3. 技术趋势A. 数据库发展方向传统关系数据库仍在大规模场景中保持竞争力优化比架构重构更有效混合架构（关系数据库 + 分片系统）成为趋势B. 云数据库服务Azure PostgreSQL Flexible Server 证明其可扩展性云服务商与用户的深度合作价值级联复制等新特性的重要性五、关键技术挑战与解决方案1. 写扩展限制挑战单主节点架构无法横向扩展写入，写入峰值可能快速压垮主节点。解决方案将可分片的写密集型工作负载迁移到 Azure Cosmos DB优化应用逻辑减少冗余写入在适当场景引入延迟写入平滑流量峰值字段回填时实施严格速率限制2. 昂贵查询挑战某些查询（如连接 12 个表的查询）会消耗大量 CPU，导致服务降级。解决方案持续优化查询，避免 OLTP 反模式将复杂连接逻辑拆分并移至应用层审查 ORM 生成的 SQL配置超时参数（如 idle_in_transaction_session_timeout）3. 单点故障挑战主节点故障会影响整个服务。解决方案将关键读请求卸载到副本，确保主节点故障时仍可服务主节点运行在 HA 模式，配备热备副本每个地域部署多个副本，确保单副本故障不影响区域服务4. 吵闹邻居问题挑战某些请求消耗不成比例的资源，影响其他工作负载。解决方案工作负载隔离到专用实例按优先级分层路由（高优先级和低优先级）不同产品和服务使用独立实例5. 连接管理挑战Azure PostgreSQL 实例最大连接限制为 5000，容易出现连接耗尽。解决方案部署 PgBouncer 作为连接池代理使用事务池模式高效复用连接将代理、客户端和副本部署在同一区域以降低网络开销仔细配置空闲超时等参数6. 缓存未命中风暴挑战缓存命中率突然下降时，大量请求直接击中数据库。解决方案实施缓存锁定（和租约）机制同一缓存键未命中时，仅一个请求从数据库获取数据其他请求等待缓存更新，避免全部访问数据库7. WAL 复制压力挑战随着副本数量增加，主节点需要向更多实例流式传输 WAL，增加网络带宽和 CPU 压力。解决方案与 Azure PostgreSQL 团队合作开发级联复制功能中间副本向下游副本中继 WAL可扩展到超过 100 个副本而不压垮主节点8. 流量峰值挑战特定端点的流量峰值、昂贵查询激增或重试风暴可能耗尽关键资源。解决方案在应用、连接池、代理和查询多层实施速率限制避免过短的重试间隔在 ORM 层支持速率限制必要时完全阻止特定查询摘要（有针对性的负载丢弃）9. 模式变更风险挑战即使小的模式变更（如更改列类型）也可能触发全表重写。解决方案仅允许轻量级模式变更对模式变更执行严格的 5 秒超时允许并发创建和删除索引新表必须使用分片系统（如 Azure Cosmos DB）六、经验总结1. 成功经验A. 充分的优化空间PostgreSQL 在正确优化下可支撑远超预期的规模。B. 架构选择的重要性分片不是银弹，单主节点架构在大量优化下仍有足够的增长空间。C. 云服务商合作的价值与 Azure PostgreSQL 团队的深度合作推动了关键功能的开发。2. 需要关注的问题A. MVCC 的写效率PostgreSQL 的 MVCC 实现在写密集型工作负载下效率较低。B. 复制架构的扩展性传统 WAL 复制架构在副本数量增加时面临扩展瓶颈。C. 运维复杂度随着优化措施的增加，系统复杂度也相应提升。3. 未来计划A. 持续迁移写密集型工作负载继续将剩余的写密集型工作负载迁移到分片系统。B. 级联复制与 Azure 合作实现级联复制，以支持更多副本。C. 探索其他扩展方案包括分片 PostgreSQL 或其他分布式系统。七、相关链接1. 官方公告OpenAI 官方博客原文2. 技术文档Azure PostgreSQL Flexible ServerThe Part of PostgreSQL We Hate the Most（作者与 Andy Pavlo 教授合著的 MVCC 深度分析）3. 相关技术Cascading Replication参考资料Scaling PostgreSQL to power 800 million ChatGPT users - OpenAI Blog