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Jiascheduler 2.0.0:Rust 写的万人节点调度器,终于支持 Workflow 了

来源: oschina.net 29
管理成千上万台服务器上的定时任务,一直是运维团队的痛点——脚本散落各处、执行结果难以回收、任务之间缺乏编排。Jiascheduler 用 Rust 从头解决这些问题:一个控制台把命令推到万个节点,结果实时收回来。拖了半年的 2.0.0 版本终于发布,最大的变化是加入了 Workflow,让多步骤任务可以串起来跑。 任务调度系统的瓶颈不在单次执行的耗时,...

Java 生态周报:JDK 27 JEP 调整、Koog 1.0 正式发布、Endive 登场——JVM 上跑 Wasm 的新选择

来源: infoq.com 43
2026 年 5 月最后一周,Java 生态同时出现了几条值得动手验证的消息:JDK 27 两个 JEP 的生命周期状态发生变化,Koog 1.0 从实验走向 GA,Spring AI 2.0 推进到第八个里程碑,而一个名为 Endive 的项目试图让 WebAssembly 直接在 JVM 上原生运行。下面逐项拆解,并给出可以立刻试跑的示例。 JDK...

Claude Code 动态工作流:让多个 Agent 并行拆解复杂工程任务

来源: infoq.com 47
Anthropic 给 Claude Code 加了一个值得注意的能力——Dynamic Workflows。过去让 AI Agent 处理大型工程任务,最大的瓶颈不是单个 Agent 的智力,而是协调:任务怎么拆、拆完怎么跑、跑完怎么验。Dynamic Workflows 直接把这三步串成了一条自动化链路,Claude 不再只是"回答问题",而是自己...

Lite API:用 XML 声明接口,把 Java CRUD 的模板代码砍掉大半

来源: oschina.net 45
写一个最简单的查询接口,你要建多少文件?Controller、Service、ServiceImpl、Mapper、Entity、DTO、VO……还没写一行业务逻辑,项目结构已经铺了八层。Swagger 注解再补一圈,半天过去了。真正决定接口行为的代码,可能就三五行。 Lite API 换了个思路:用 XML 声明接口行为,JFinal 做底层执行,把...

Shopify 用广度优先引擎把 GraphQL 执行速度拉到 15 倍

来源: infoq.com 35
Shopify 的电商场景里,一次 GraphQL 查询可能横跨几十种类型、上百个字段——产品、库存、价格、变体、促销规则层层嵌套。传统深度优先执行器在这种高基数查询面前,GC 压力飙升,延迟动辄数秒。Shopify 团队没有继续在 resolver 层做微调,而是从执行引擎本身动刀:用广度优先替代深度优先,推出了 GraphQL Cardinal。结...

Starlette 的 BadHost 漏洞:一个畸形 Host 头如何撕开 AI 代理的访问控制

来源: infoq.com 40
Starlette 是 Python Web 生态中用量最广的轻量框架之一——每周下载量 3.25 亿,FastAPI、Uvicorn 的底层 HTTP 处理都依赖它。而最近披露的 BadHost 漏洞(高危),让一个看似不起眼的 HTTP Host 头,变成了绕过路径级访问控制的钥匙。对于把 Starlette 当作 AI 代理、LLM 网关、模型评...

Starlette BadHost 漏洞:一个畸形 Host 头如何绕过 AI 代理的访问控制

来源: infoq.com 42
Starlette 是 Python 生态中用量最大的 Web 框架之一——每周下载量 3.25 亿,FastAPI、Uvicorn 等基础设施都直接依赖它。最近披露的 BadHost 漏洞(高危)揭示了一个容易被忽视的问题:当路径级访问控制遇上畸形的 HTTP 头,防线会从根部断裂。对于暴露在公网的 AI Agent 服务、LLM Gateway 和...

SQL:一门能用三十年的语言,凭什么?

来源: oschina.net 45
每隔几年,编程社区就会冒出一个"该学什么语言"的新答案——Go、Rust、Elixir、Haskell,轮番登场。开发者像追潮一样不断重新投资学习成本,生怕错过下一个风口。Fagner Brack 最近抛出一个反直觉的判断:SQL 才是少有的、学一次就能用三十年的语言。 这不是怀旧,而是基于一个硬事实——SQL 的根基是关系代数和关系演算,不是某家公司...

当 AI 编码代理住进终端:从执行工具到有状态工作空间的转变

来源: oschina.net 40
终端曾经是开发者工作流里最不需要操心的一环。打开 shell,跑命令,看输出,切目录,偶尔分个窗格——它是一个薄而快的执行接口,用完即走。但 AI coding agents 正在改写这个前提:它们不只是"在终端里跑",它们在终端里做有状态的工作——读文件、改代码、跑测试、处理错误、再改代码。终端从"工具"变成了"工作空间",而现有的终端 UI 并没有...

别再让AI放大你的测试脆弱性——从DOM结构走向感知与意图

来源: infoq.com 49
给自动化测试套上AI,测试跑得更快了——但脆弱的测试也崩得更快了。这不是AI的锅,是你脚下那层抽象本身就站不住。 "AI生产力悖论"在这里有一个非常具体的含义:AI会放大它所依托的抽象层的一切特性——包括缺陷。 你把AI架在一个脆弱的抽象上,它不会帮你修补脆弱,它会把脆弱性以更高的速度和更大的规模扩散出去。 在测试自动化的语境下,这个"脆弱的抽象"就是...