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一般而言，吞吐量是指处理某事物的速率。在网络级别，吞吐量的度量单位是Mbps(兆位/秒)，而在存储级别，吞吐量的度量单位是MB /秒(兆字节/秒)。由于一个字节等于八兆位，因此生产率在存储级别上提高了。并且，变得难以管理提高的生产率。

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这里的墙不只是组织架构隔阂所带来的障碍，还包括三个领域关注点的不同。比如开发需要关注可测试性和可运维性，这些东西将会深刻地影响应用的架构设计和开发实现，如果开发同学没有充分考虑到代码的可测试性，那么交给测试同学就会造成很大的问题，比如如何实现故障注入和精细流控，这都需要在开发时就考虑清楚。

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当 Serverless 和 DevOps 结合之后，能够大大提升研发效能，一方面大大降低了开发团队的心智负担；另外一方面，通过工具使得整个 DevOps 流水线能够实现高度自动化。

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针对阿里巴巴内部主要的Java语言，我们利用开源Java代码解析工具Spoon[2]将Java源代码分析为AST（抽象语法树），然后捕捉定义和引用、定义与注释之间的关联，将坐标信息、注释内容，文本类型，所属文件等信息聚合，输出为统一的LSIF的Json格式。

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为了解决这两个难题，开发者们尝试了各种各样的方案，新的理念以及技术框架在过去的这五年层出不穷。在一轮轮的优胜劣汰下，以 Docker 为代表的容器技术，在 Kubernetes 生态的支撑下，在业界成为了主流，是构建云原生（Cloud Native）应用的必备要素。容器化相关技术能够更大程序的挖掘云计算的价值，在一定程度上帮助开发者解决这两个难题。

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如果应用需要从 4 个实例扩容到 6 个实例，或者缩容到 2 个实例，只需要一个指令就可以完成，甚至与 SLB 的绑定关系，都可以自动的建立或解除，这是 Serverless 技术为开发者带来的巨大价值。

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在LSIF之前，LSP（Language Server Protocol）定义了编码语言与各类终端代码编辑器之前的交互协议。原先开发者需要为每一款编辑器都定义适配一种语法分析服务应用，那么M个语言要在M个代码编辑器中使用的话需要MxN个应用。

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针对第一个请求，系统会构造基于文件路径的过滤条件构造ES的Query请求，将当前文件的所有高亮词坐标信息发送给前端，避免了前端做语法分词，没有构建好的文件自然也不会在页面上被高亮出来。另外，为了避免超大文件对ES的压力，前端会做分批动态加载。

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Serverless 技术的出现，为提升资源利用率提供了新的思路。Serverless 是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程，允许开发者脱离服务器资源而直接部署应用。它与传统架构的不同之处在于，完全由第三方管理，由事件触发，存在于无状态（Stateless）的计算容器内。

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Kubernetes 已经成为云时代的操作系统。我们可以对比一下经典的 Linux 和 Kubernetes 的概念模型，他们都是定义了开放的、标准化的访问接口；向下封装资源，向上支撑应用。