什么是网络多媒体视频服务器？

网络视频服务器（DVS，Digital Video Server）主要用于以太网实时传输数字音视频的多媒体服务器，它能通过以太网（局域网/广域网）将实时的图像和声音同时通过网络传输。视频服务器可以在保留现有模拟视频监控设备的同时，将视频监视系统平滑升级到基于网络的视频监控系统，它非常适用于与现存的模拟CCTV（闭路电视监控）系统相集成。视频服务器为模拟视频设备带来了全新的功能特性，并彻底消除了系统对于同轴电缆、模拟监视器和DVR等专用设备的依赖。DVR将不再成为实现录像功能的必需品，因为在视频服务器的帮助下，视频图像可以通过标准的PC服务器来进行录制和管理。一台视频服务器通常具备1至4个模拟视频输入接口用于连接模拟摄像机，同时具备1个以太网接口用于连接到网络。与网络摄像机一样，它包含内置的Web服务器、图像压缩芯片以及 *** 作系统，在这些部件的作用下，模拟视频输入将被转化为数字视频信号，并能够通过计算机网络进行传输和存储，从而大大简化了视频资源的访问和管理。

除了视频输入之外，视频服务器还可以通过同一个网络连接实现其他更多的功能和传输更多的信息，其中包括：数字化报警输入和输出（I/O接口，可用于触发服务器启动录像功能和传输视频，或者激活外部报警设备如警灯或打开房门等等）、音频、用于串行数据传输或PTZ设备控制的串行端口灯。通过图像缓存，视频服务器还可以发送报警前后的图像。视频服务器还可以连接更多的专用摄像机，例如高感光度黑白摄像机、微型摄像机或显微摄像机等等。

视频服务器用于监控领域，大家都很清楚，但不常见的应用，如流媒体。采用流媒体方式，即设立一台流媒体服务器，建立与视频服务器的连接，对该视频服务器的视频访问全部通过流媒体转发服务器软件模块来进行转发，使得该视频服务器的视频服务只占一个通道。这样保证与视频服务器只有一个连接，提高了播放性能和质量。

开源的 IM 聊天通常是通过以下步骤实现的：
1 选择合适的协议：IM 聊天需要使用一种协议来处理通信。XMPP（Extensible Messaging and Presence Protocol）是一种开放标准的协议，提供了消息交换和在线状态管理的框架。这个协议被广泛使用，因为它支持很多客户端和服务器。
2 选择适合的服务器：IM 聊天需要一个服务器来处理消息传递和用户身份验证等 *** 作。常用的开源服务器包括 Openfire、ejabberd、Prosody 等。
3 开发客户端：用户需要使用客户端来连接到服务器，发送和接收消息。基于XMPP协议的开源客户端包括 Pidgin、Spark、Gajim、Conversejs 等。
4 集成其他功能：IM 聊天通常也需要集成其他功能，如文件传输、群组聊天、语音和视频通话等。这些功能可以通过使用相应的库和插件来实现。
5 测试和部署：在开发阶段完成后，需要对整个系统进行测试，以确保所有功能都可以正常工作。然后将服务器和客户端部署到实际环境中，以提供给真正的用户使用。
总之，实现开源 IM 聊天需要选择适合的协议和服务器，开发客户端和集成其他功能，最后进行测试和部署。

你好呀，我是why。

刚刚过去的周末你干啥了，是卷起来了，还是躺平了？

我其实是想躺平的，但是无意间发现一个学习的网站，居然被这个网站吸引了，然后就跟着网站卷起来了。

真是一个非常不错的网站，好东西，要大家分享，于是我决定“曝光”一下。

介绍这个网站之前，我先问你一个问题：

我相信绝大部分同学都是知道的，但是也有很大一部分同学仅仅是在“纸上谈兵”的阶段而已。

没有自己实际 *** 作过。

为什么呢？

我猜你刚刚知道 Arthas 的时候，肯定是被它各种炫酷的 *** 作、页面给吸引到了。

心想：卧槽，这么 6？

兴致勃勃的准备实 *** 一把，结果一看：需要自己搞个 Demo ，把 Demo 扔到服务器上运行起来，然后在服务器上安装 Arthas，才能分析。

这一套 *** 作对于大部分人来说是没有啥问题的。

但是还是有相当大的一部分同学，都没有一个属于自己的服务器。

巧妇也是难为无米之炊的呀。

第一步就被卡的死死的。

有心实 *** ，奈何条件有限。

于是这事就被搁浅了，放着放着，由于自己没有实 *** 过，关于 Arthas 的各种骚 *** 作也就忘的差不多了。

没有一个趁手的 Demo，没有服务器，没有一个安装好环境的服务器。

这种问题经常出现，也算是学习中遇到的“最后一公里”的问题。

我碰到的这个网站，就是为了解决“最后一公里”这一问题的。

也许它还不够完善，但是至少在 Arthas 上的支持已经是属于无可挑剔了，真正的手摸手教学。

铺垫了这么多，那么网站是啥呢？

就是下面这个网站：

知行动手实验室，是阿里旗下的阿里云弄出来的云原生开源技术体验平台。

它自带运行环境。

使用者只需要关心教程内容本身，无需为繁琐的运行环境准备工作浪费时间。所有实验都在一个事先准备好运行环境的容器中运行。

它具有沉浸式学习体验。

集交互式文档、终端、编辑器三个窗口于一个浏览器页面，无需在多个窗口来回复制粘贴。

它可以一键自动执行命令、代码自动修改。

文档实时可交互，通过鼠标点击即可一键自动执行命令、代码自动修改等 *** 作；也可以选择在终端、编辑器内手动输入查看效果。

我知道，这里的画风看起来很像是一个广告。

但是我发誓，我真的是自来水，真心推荐。

知行动手实验室，看这个名字就知道强调的是“行知合一”，是“动手”。

我曾经看到过阿里的一篇名叫《我看技术人的成长路径》的文章。

但是实际情况呢，我们不得不承认，大家自学占据了相当大的比重。

而大家自学的时候都有一个通病就是：只看、只想，基本不动手。

关于动手，我印象最深的就是我看这本书的时候：

我记得看这本书的时候，是我刚刚毕业一年多的时候。

当时觉得技术书还挺贵的，还是和同事一起合买的，一人出一半的钱，书放在办公室大家一起看看。

我那个时候一有时间就去翻翻这书。

第一次看的时候感觉：哇塞，这真是一本好书啊。里面全是我不知道的知识点。

但是看完之后，没隔多久，遇到一个问题然后想了半天：呃，这个问题书上好像讲过啊，怎么就想不起来了呢？

于是我就问同事：你是怎么看这个书的呀？我前段时间把书每一页都翻完了，但是现在好多东西都想不起来了。

他告诉我：首先得多看，书中的信息量对你来说还是太大了，看一遍吸收不完全是很正常的。还有，书里面的这么多动手 *** 作的实例，你跟着敲了没？我都 *** 作了一遍，遇到了各种各样的坑。印象自然而然的就深刻了一点。

可谓是一语点醒梦中人，我确实是没有实 *** 过。

不仅没有实 *** 过，甚至一看到实 *** 部分的具体命令，我都是几眼就瞟完了，因为我觉得这部分不重要。

后来我又看了一遍，看这遍的时候，我搞了几个服务器，就跟着书上，把上面的命令都敲了一遍。

进度慢了很多很多，但是吸收的东西也多了很多很多。

过去这么几年了，时至今日，我都记得周末的时候我跑到公司去翻这本书的场景。我都记得我跟着书上搭建集群的时候遇到的各种各样奇奇怪怪的问题。我都记得那 16384 个槽，还有那我怎么也运行不起来的 redis-tribrb。

我都记得几年以后的一次，面试官问我：你了解 Redis 的集群吗，你自己搭过集群吗？

我当然记得了，毕竟之前那个只有一年经验的小伙子硬着头皮搭集群的时候，心态都被搞崩过数次。

还有近段时间断断续续在看的《MySQL实战45讲》、《MySQL是怎样运行的》、《高性能MySQL》。

里面其实都有大量的实例，特别是 45 讲，好东西呀，老师全是基于案例去讲的。

我看的时候也看的很慢，反正不管懂不懂，先动手开几个窗口，然后把实验的 SQL 准备好，跟着老师一步步的来。

总之，就是要动手。动手，才是学习新技术的不二法门。

做中学，就是动手去做，边做边学。

但是动手的时候大多数时间都是在环境的准备上，导致效率稍微有了那么一点点的低下。

而这个网站，就在部分项目上，解决了这个问题。

回到知行动手实验室，带大家一起逛一下这个网站。

说真的，目前这个网站的东西不算特别多，也就是花费了我一个周末的时间研究了一圈。

主要是里面还有一些我不太了解的开源项目，去了解了一下，开拓了一下眼界。

主打的都是阿里生态下的一些技术栈，目前一共有 16 个教程：

可以看到，首先映入眼帘的就是 Arthas 这个诊断工具，毕竟是阿里的亲儿子中比较有出息的一个嘛。

全力推广，不过分。

Arthas 其中分为了四个教程，从入门到实践一应俱全。

接着是 Spring Cloud Alibaba 系列体验：

里面的六个小实验，其中分布式配置、服务注册与发现都是基于 Nacos 做的。 RPC 调用使用的是 Dubbo Spring Cloud、限流与熔断基于 Sentinel、分布式事务使用 Seata、分布式消息基于 RocketMQ。

基本涵盖了微服务开发的主要模块。

算的上是一次完整的体验。

当然了，还有一些其他的 RocketMQ、Dapr、Dubbogo、ChaosBlade、k8s 的实 *** 教程，就不一一解释了。

大家知道目前里面有这些东西就行。

上面提到的大家可能对于 Dapr 和 ChaosBlade 稍微陌生一点。

简单的说一下。

Dapr 的全称是 Distributed Application Runtime，翻译过来就是分布式应用运行时。

它主要是为了云原生而服务的。

应该是属于服务网格中的一种技术，是一种运行时，支持k8s，目的是为了更好的隔离业务，让业务更少的感知中间件等基础建设。

其实与它对标的，应该就是 istio 架构。

需要注意的是 Dapr 是由微软发起的一个开源项目，并不是阿里。

阿里是 Dapr 开源项目的深度参与者和早期采用者，相当于是对于 Dapr 的一个国内大厂背书。

而 ChaosBlade 就是阿里巴巴开源的一款遵循混沌工程原理和混沌实验模型的实验注入工具，帮助企业提升分布式系统的容错能力，并且在企业上云或往云原生系统迁移过程中业务连续性保障。

引用其 git 上的描述：

该项目的生态如下：

目前支持这么多场景：

比如在知行动手实验室里面就有三个实验场景：

总之，关于 ChaosBlade 你就记住一句话：

它是来搞破坏的。给系统或者系统运行的环境注入各种各样的故障，以测试并提升系统的稳定性和高可用性。

在知行动手实验室里面，除了前面提到的官方教程外，它还支持大家自己上传教程。

下面这几种情况就很适合在上面发布教程：

你想想，要是我前面提到的《Redis开发与运维》书里面的随书实验能发布到这里，那岂不是美滋滋？

学习效率肯定又高了起来。

教程，是该实验室的一大核心功能。

但是，它还有另外一大功能：

Java 工程脚手架，下面的标语是：

更适合亚太区开发者的 Java 工程脚手架。

虽然我目前还不明白为什么是“更适合亚太区”，但是反正听着就很厉害的样子。

其页面是这样的，是不是很眼熟？

一看就是对标的大家更为熟悉的这个：

但是通过我的实际使用，我不得不说，还是阿里的脚手架更好用一点。

比如我用阿里的脚手架，搭建的时候选择一个 web 项目的示例代码：

该项目结构如下：

而且这个 web 项目不需要改一行代码，甚至不需要你启动数据库，就能直接运行起来。

因为其使用的 h2 数据库：

运行起来后，访问 h2 控制台如下：

虽然 Demo 项目运行的过程中我发现了几个 bug，但是整体无伤大雅，修改起来也很简单，对于初学者来说，还是很友好的。

在这个页面我还发现了一个叫做 COLA 的项目架构：

COLA 是啥玩意？

我在官网上拉了一个 COLA 的 Demo，跑了起来，项目结构如下：

官方给了这样的一个代码结构图：

看到这里的时候，我大概明白了，有 App 层、Domain 层、 Infrastructure 层，这个架构其实就是 DDD 思想的一种落地吧。

经过这两天短暂的了解，我发现如果想要理解一下抽象的 DDD 思想，那么 COLA 架构，我感觉是一个不错的切入点。

前面介绍了这么多东西，我还是来带着你实 *** 一把，里面的黄金教程：

其实我觉得真的没有这个必要，因为它上面的教程已经是一步步的手摸手教学了。

比如，你看这个 Arthas 基础教程，我给你录个屏幕：

左边是 *** 作文档，右边是运行环境。所及即所得，多香啊。

我是强烈建议你把四个教程都自己去看一遍， *** 作一把。

但是重心可以放到这个教程里面：

你看看这个教程里面的 14 个实验：

比如其中的“Arthas热更新代码案例”，这个其实就是一个生产环境常常会遇到的一个问题：

有一个判断逻辑有问题，我不想修改代码之后，重新打包，然后走上线流程，怎么办？

Arthas 热更新了解一下？

比如，下面的代码：

现在当请求的 id 小于 1 的时候会抛出异常。但是上线之后，我们经过评估发现这个地方也许返回一个默认的值，不抛出异常会更好一点。

那么我们就可以用 Arthas 对这段代码进行热更新。

左边是修改之后，右边是修改之前：

具体怎么去修改，怎么去用 ClassLoader 加载修改之后的代码，这个案例里面都有详细的使用说明：

当然了，如果你要是在实 *** 之后，又再去了解了其热更新背后的工作原理，那么是再好不过的了。

知道了使用方式，掌握了实现原理。恭喜你，再给自己的套一个生产案例，不经意间面试的时候有多了一个加分点。

另外，悄悄的说个骚 *** 作。

你可以随便找个教程，领个窗口，然后

比如我装个 Redis：

用起来也是不错的：

而且它也支持文件的上传和下载：

诶，反正就是玩嘛。就当熟悉 Linux 命令了。

2018年，青云 科技 孵化并开源KubeSphere容器平台，而经过三年多的时间，KubeSphere已成为CNCF（云原生计算基金会）官方认证的开源容器云平台，国内唯一的K8s发行版，在用户数已超过1万。

KubeSphere不断迭代，赢得了市场的认可，帮助企业节约成本，提高效率，最大限度把一个技术平滑地传递到企业里的各个部门，屏蔽了K8s碎片化。

于爽认为，KubeSphere的成功可以归纳为三个原因：

产品维度，将KubeSphere打造成面向企业级最终用户的产品，在产品设计、体验等方面精雕细琢。例如KubeSphere 310版本开发了多项主功能——边缘节点管理、计量计费等，而在9月底的KubeSphere 320里会支持GPU的工作负载和调度，包括监控、日志等。在2021年底的KubeSphere 400会采用前后端可插拔架构，给基于云原生标准的客户提供一整套辅助工具，让客户可以把自己的业务无缝嵌入到KubeSphere的管理体系中。

此外，青云 科技 也在打造新一代的信创云原生基础设施，基于国产芯片实现“一云多芯”，帮助客户完成信创的落地。同时，青云 科技 也发布了KubeSphere KF3000容器一体机。

开源，KubeSphere从一开始就是走全球开源的路线，得到了大量社区用户的拥趸，社区用户就像是一个大的漏斗，最终会产生优质的商业客户。借助商业客户付费，社区可以提供更高质量的服务，这是相辅相成的，是良性循环。

目前，KubeSphere在开源社区中独立IP下载已经接近2万，行业覆盖银行、保险、在线教育、制造业、物流、交通等。其中便包含了微众银行、中通物流、津燃华润、中移金科、新浪、本来生活、绿米Aqara、米文动力、红亚 科技 、遥望网络等众多行业企业。

KubeSphere站在开源项目的角度进行思考，把文档、设计理念无限开放给社区用户，耐心地与用户沟通，了解需求。中通物流、红亚 科技 等企业在社区贡献方面可圈可点。

合作伙伴，KubeSphere产品的开放性，吸引更多的合作伙伴加入到生态中，例如AWS QuickStart（AWS展现合作伙伴能力的平台）上架了KubeSphere，跟其自身的EKS服务整合打包成一个解决方案。得到AWS的认可，说明KubeSphere产品本身，包括社区、市场、全球知名度做得相对比较好。

目前，KubeSphere已经完成生态家族的演进，包括KSV虚拟机管理、Porter硬负载均衡、OpenPitrix跨平台云原生应用管理、KubeEye集群巡检、KubeKey交付引擎、OpenFunction FaaS框架、KubeOcean轻量化集群管理等，支撑整个KubeSphere的生态。

很多人会对“云原生”这个新名词感到不解。什么是云原生，它能给我们带来什么？事实上，云原生性的概念是由MattStine在2013年从Pivotal首次提出的。这是他根据自己多年的架构和咨询经验总结出来的思想集合，经过开源社区的不断完善，一直沿用至今。那么到底什么是“云原生”？我们先尝试从字面上理解“云”和“原生”。“云”的字面意识不难理解。简单来说就是天上飘的一朵云。那么，这个“云”从指代网络、互联网的logo，到现在的云计算，都是放在科技环境中的，所以可以说“云”现在默认指代云计算。“原生”的字面意识理解为本地人，所以在今天的技术环境下同样的地方，意思是“应用所在的环境”。因此，“云原生”可以简单理解为:“借助云计算相关的外围技术，设计开发一个应用系统，使应用能够完美适应云环境”。

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