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FaaS 的核心思维是：开发者不必关心基础设施运维、容量规划或者扩容缩容，只需为使用的云资源和服务付费既可。这个思考的背后是：让开发者避免投入基础设施的运维，尽可能复用现有的云服务能力，让开发时间重新分配到对用户有更有直接影响和价值的事情上，比如健壮的业务逻辑、能吸引用户的界面及快速响应、可靠的 API 上。

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Dapr 还非常年轻，还在快速迭代中，距离被广大开发者和三方厂商所支持还有很长的路要走。但是 Dapr 给我们揭示出一个新的方向：通过关注点分离，让开发者只需关注业务逻辑自身，而分布式架构的系统关注下沉到基础设施中实现；让业务逻辑与外部服务解耦，避免厂商绑定；同时应用和应用运行时是两个独立的进程，通过标准化API进行交互，生命周期解耦，便于升级和迭代。

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启动速度更快 - 对于传统单体应用，启动速度与运行效率相比不是一个关键的指标。原因是，这些应用重启和发布频率相对较低。然而对于需要快速迭代、水平扩展的微服务应用而言，更快的的启动速度就意味着更高的交付效率，和更加快速的回滚，以及更快的故障恢复速度。

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占用资源更少 - 运行时更低的资源占用，意味着更高的部署密度和更低的计算成本。

正因为此，Golang、Node.js、Python 等语言开发者在持续攀升，有几个值得大家关注的技术：

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在 Java 领域，GraalVM  已经逐渐成熟。它是基于HotSpot上增强的一个跨语言的全栈虚拟机，支持众多语言的运行平台（包括Java、Scala、Groovy、Kotlin、JavaScript、Ruby、Python、C、C++等）。GraalVM允许您将程序提前编译为本地可执行文件。

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与经典Java VM相比，生成的程序具有更快的启动时间和更低的运行时内存开销。Quarkus/Micronaut 等作为云原生定制的新一代Java框架，可以实现惊艳的启动时间和资源开销。更多分析可以参考Java的云原生进化。

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除了工具以外，MaxCompute在第三方服务上也是集成的，比如云上的数据通道图，SLS（阿里云的日志服务），DataHub（数据通道），他们都是原生就支持MaxCompute投递的，Kafka也是有官方的插件。

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Default project这个参数是在弹内经常用的。 MaxCompute的权限管理非常丰富，比如如果在公共云上有多个project，想要控制数据在跨project流动的话，就可以通过这个参数来配置。

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第三，upload session 24小时过期，因为writer数据是写在存储的临时目录的，临时数据有回收周期，超过24小时， writer写过的数据就有可能被回收掉，这个就限制了upload session的生命周期。
第四，如果open了一个writer但是不写数据，就相当于占了一个空闲链接，服务端会把这个链接直接断掉。

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图中可以看到，接口是CreateStreamUploadSession，写数据的从writer改成了RecordPack。所谓的pack其实相当于一个内存里的buffer，可以用pack.append(record)，比如判断size只需要判断这个buffer足够大或者条数足够多，然后再flush就可以了（42到44行）。