1.Flutter 地在携程的最佳最佳最佳实践
2.最佳实践：DevOps在嵌入式软件开发领域的实践探索丨IDCF
3.CodeWave最佳实践🔥源码导出本地测试各种阻塞搞不定，看完这篇实践轻松拿捏+1
4.云扩研习社 | RPA流程开发最佳实践（上）
5.基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
6.谁能帮我介绍几个不错的实践实践源码网站,资源丰富好用就行!?

Flutter 地在携程的最佳实践

       随着技术的快速发展，项目设计从单一的源码 Native 应用扩展到 Native+RN，再到如今的模型 Native+RN+Flutter。在携程，最佳最佳我们的实践实践github 视频源码业务主要基于 Flutter，这就需要在 Flutter 项目中嵌套使用地图。源码目前，模型实现这一目标的最佳最佳主要方法有两种：

       1. 采用官方 Flutter 地图插件，但可能面临维护成本和定制需求的实践实践权衡。为了更好地定制 API 和快速修复问题，源码我们选择源码集成，模型主要在 flutter-boost 的最佳最佳混合工程中实践，以单引擎模式接入插件。实践实践

       源码集成主要分为两个步骤：首先，源码从官方 demo 中获取插件源码，然后分别在 Flutter 和 Native（iOS/Android）端进行导入。Flutter 端执行 `flutter pub get`，导入插件源码，iOS 与 Android 则导入对应目录的代码。

       地图插件的实现基础是 PlatformView，它允许原生组件嵌入 Flutter 页面。插件通过 MethodChannel 与 Native 通信，以 Map 为例，平台View 将 Native 地图嵌入 Flutter，并通过指定 viewId 初始化 BMFMapViewController，处理地图操作和事件传递。

       在混合项目中，集成 PlatformView 需要处理不同平台的生命周期同步问题。例如，IOS 页面切换时可能会出现白屏，这是由于 Flutter A 页面跳转到 B 页面时，平台View 的生命周期与预期不符。为解决这个问题，可以在适当的地方调用 `surfaceUpdated` 方法，以确保同步。懒人插件源码

       Android 地图使用中也遇到过卡死和内存溢出问题。这些通常是由于生命周期管理不当导致的，如 context 对象回收。通过设置 `shouldAttachEngineToActivity` 为 `false`，使 Flutter 引擎独立于 Activity，避免了这些问题。

       自定义地图中的 BitMap Marker 时，推荐利用地图插件提供的 iconData 参数，将文本和绘制后传递给 Native。在 Flutter 3 中，要注意 toImage 方法可能在 debug 环境下因为弱引用指针检查而被终止，但在 release 环境下正常工作。

       在展示 Marker 时，可能需要调整地图的可见范围，这涉及 iOS 和 Android 的不同计算方式。随着业务需求的迭代，还需考虑地图大小与列表的配合，确保动画流畅。

       总的来说，Flutter 地图插件在携程的最佳实践主要围绕如何在混合项目中集成、处理 PlatformView 的生命周期问题、自定义 Marker 和优化地图显示效果展开。通过解决这些问题，我们实现了高效、稳定的地图功能集成。

最佳实践：DevOps在嵌入式软件开发领域的实践探索丨IDCF

       高嵩，现就职于武汉智能设计与数控技术创新中心，研发效能（DevOps）工程师（中级）认证学员。

       嵌入式系统因其高集成度、高稳定性、低成本等优势，广泛应用于各行各业。开发团队需高效灵活地开发、部署和维护嵌入式产品。DevOps作为一种整合开发与运维的外卖 人源码理念，在软件开发领域取得了显著成果。本文探讨DevOps在嵌入式产品开发的应用，分析挑战与解决方案，提供有益启示与指导。

       关键词：DevOps、嵌入式系统、嵌入式软件开发、持续集成、持续交付

       1、引言

       随着信息技术发展，嵌入式系统已成为现代生活不可或缺的部分。然而，复杂性和功能需求的增加使得传统开发方法难以应对市场挑战。DevOps作为开发与运维的整合方法，通过自动化、持续集成与交付，提高效率与质量。尽管在互联网领域广泛应用，嵌入式软件开发的实践较少。本文探讨DevOps在嵌入式软件领域的应用，为开发团队提供更高效、灵活的流程。

       2、DevOps概述

       DevOps旨在消除开发与运维团队壁垒，实现自动化与持续化。核心实践包括：

       自动化：通过工具与脚本简化开发、测试与部署。

       持续集成：定期集成代码并自动测试，确保质量与稳定性。

       持续交付：快速、可靠地将代码部署至生产环境。

       监控与反馈：实时监控系统状态与用户反馈，持续改进。

       DevOps核心目标是高效、低成本地交付价值，rxjs 源码分析融合精益生产与敏捷开发，缩短周期，提高交付速度与质量。

       3、嵌入式软件开发挑战

       嵌入式软件开发具有硬件依赖、实时性要求、资源受限等特点。这些特点限制DevOps框架在嵌入式软件中的实践。主要挑战包括：

       版本管理困难：硬件差异导致复杂的产品维护。

       测试效率低：软硬件联调限制自动化测试。

       知识产权保护：嵌入式软件的特调参数难以管理。

       4、嵌入式软件开发模式设计

       针对挑战，本文提出构建面向嵌入式软件的反脆弱组织与CI/CD流程，实现持续集成与交付，缩短产品上市周期。

       4.1 反脆弱组织构建

       设计高内聚、低耦合架构，采用分层设计，明确团队边界，便于需求分解与协作。使用SoS规模化敏捷开发模式，Scrum团队在各层内组建，确保团队效率。

       4.2 CI/CD设计

       引入制品管理，限制源代码流转，建立虚拟调试工具，实现软硬件测试分离。采用Git进行版本管理，建立分支开发-主干发布的流程，构建CI/CD流水线。

       5、实践效果

       应用提出的模式后，价值流动效率提升%，故障率减少%，源码时代骗有望实现平均每天发布一次。

       6、结论

       本文探讨了DevOps在嵌入式产品开发中的应用，验证了其可行性和有效性。通过实践案例，为开发团队提供指导。将DevOps应用于嵌入式产品开发需要团队共同努力，持续改进。期望本文研究成果推动DevOps在嵌入式领域的发展。

CodeWave最佳实践🔥源码导出本地测试各种阻塞搞不定，看完这篇实践轻松拿捏+1

       使用 CodeWave 的用户如需导出源码在本地启动测试，可以参考以下步骤。

       环境准备：若要在本地编译执行，用户本机需具备以下环境：1. JDK1.8；2. Maven；3. IDEA（可选）。

       如何导出源码？在 IDE 页面，点击右上角“更多”，选择“导出和部署”，然后点击“导出应用”，选择“源码”，“后端代码+前端静态文件”，其他默认即可。

       源码导出成功后会自动下载，通过浏览器下载记录可以查看。

       源码结构：提取下载的源码压缩文件，得到一个 Maven 项目结构，如需了解详细的源码结构，请前往文档中心查看。

       安装依赖：项目依赖分为公共依赖和二方依赖，公共依赖通过阿里云镜像仓库安装，二方依赖通过脚本自动安装。

       公共依赖的安装方法如下：在项目根目录下打开命令行窗口，执行命令 mvn dependency:resolve -Dmaven.repo.local=./repository -s ./settings.xml。

       二方依赖的安装方法如下：在 dependency 目录中会看到有两个脚本，install-dependency.bat 和 install-dependency.sh，分别适用于 windows 和 linux/mac 用户。

       执行 sql：在源码 src/main/resources/db 目录下，如果存在 sql 文件，则需要在数据库中执行。

       修改配置：如要本地运行项目，需要修改一些配置文件，如导出开发环境为 src/main/resources/application-dev.yml，导出生产环境为 src/main/resources/application-online.yml，需要修改的配置项包括数据库地址、数据库用户、数据库密码、应用启动端口、应用文件存储类型等。

       编译源码：在源码根目录下打开命令行窗口，执行命令 mvn clean package -Dmaven.repo.local=./repository -s ./settings.xml。

       运行项目：执行命令 java -jar target\xxx.jar，启动成功后，浏览器访问 localhost: 即可访问。

       对于有开发经验的同学，可以借助 IDEA 把项目运行起来，在 IDEA 加载源码后，打开 com.community1.nostest.Application，点击 debug。

云扩研习社 | RPA流程开发最佳实践（上）

       云扩研习社 | RPA流程开发最佳实践（上）：代码管理与协作共享

       在RPA项目的开发旅程中，代码管理是关键一环。项目的工程文件主要包括XAML流程文件、JSON配置文件，以及各种编程文件（如.cs）和引用文件（如Excel），它们共同构建起项目的骨架。为了确保版本的稳定性和协作效率，强烈推荐使用Git等版本控制工具进行管理。未启用时，只需点击“启用”，即可开启版本控制，并对整个工程目录进行初始化，便于跟踪文件修改和历史记录。

       启用版本控制后，开发人员可以实时查看文件变更列表，轻松回退（放弃修改），对比不同版本之间的差异，以及查阅文件的完整历史提交。然而，特别需要注意的是，project.json和project.runtime.json由于开发者本地编辑器的版本差异，可能导致编辑冲突。为避免这类问题，可以将这两个文件添加到.gitignore中，指定专人进行统一版本维护。

       模块化与协作共享：设计原则与实践

       为了提高团队协作效率和降低维护成本，RPA流程设计应遵循模块化原则。将可复用的业务步骤或技术实现功能点，如登录、日期选择操作，甚至通用性强的业务逻辑无关操作（如浏览器下载文件），提炼为独立的子流程。这些子流程通过调用机制，实现了流程的解耦，提升代码的可读性和健壮性。

       子流程与主流程类似，都是独立的XAML文件，通过传递参数实现主子流程间的通信。在调用组件中，开发者需要明确配置参数，如名称、方向（输入、输出或双向）、类型及值。同时，确保子流程参数列表与调用组件设置的参数相匹配，主流程接收子流程返回值时也需要在变量列表中进行映射。

       团队协作时，通过模块化切分，每个子流程负责特定功能，明确输入输出参数，有助于团队成员分工合作，避免因版本冲突带来的困扰。例如，登录流程可以由一人负责，日期选择组件由另一人开发，这样可以大大提高整体项目的协同效率。

       尽管流程文件（XAML）本身的源码不易直接通过版本管理工具进行代码对比，但通过编辑器内置的版本对比功能，我们仍能精确追踪组件属性值的变化，确保代码的稳定和一致性。

       总结，合理的代码管理和模块化设计是RPA流程开发成功的关键。遵循这些最佳实践，将助你构建出高效、可维护的RPA项目。接下来，我们将继续深入探讨更高级的开发技巧和实践案例，敬请期待云扩研习社的下篇内容。

基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)

       见字如面，大家好，我是小斐。延续前文，本文将深入探讨Prometheus和Grafana的监控体系。

       首先，我们需要打开Prometheus和Grafana进行操作，访问地址分别为：...:/ 和 ...:/。

       以node_exporter数据采集器为例，先确保其已安装于需要监控的主机。若要获取...主机的状态数据，需在该主机安装node_exporter采集器。

       在prometheus.yml中添加需要抓取的目标源信息，具体操作为：在scrape_configs下添加job_name，指定静态目标，添加...:目标。

       配置文件配置完成后，由于是静态的，需要重新加载配置文件，重启Prometheus以生效。

       在targets中查看是否已抓取到目标，根据上图可见，...的主机节点数据已抓取到。在Prometheus中验证数据正确性，点击mand（在 mongos 和 mongod 之间的命令处理）。了解 mongostat 帮助参数的详细说明，有助于更深入地掌握其功能。

       #### 1.2 mongotop 监控统计分析

       mongotop 则专注于对所有表的读写时延进行统计，并按照总耗时排序，直观地输出结果。分析 mongotop 监控输出项各字段的说明，可以帮助运维人员快速定位性能瓶颈。

       ### 2. 表级详细操作统计及其时延监控统计实现原理与核心代码

       在 MongoDB 内核中，对表级别的增、删、改、查、getMore、command 进行了详细的操作统计，并对每种操作的时延进行了记录。每个表都拥有一个 CollectionData 结构，该结构中存储了所有操作统计和时延统计信息。核心代码定义了 UsageMap、CollectionData、UsageData 及 OperationLatencyHistogram 等关键类，以实现表级别的统计功能。

       #### 2.1 表级统计实现原理

       通过多层次的类结构分层，MongoDB 实现了表级别的详细统计。核心数据结构包括：UsageMap（使用 StringMap 表结构存储所有表名及其对应的表级统计信息）、CollectionData（包含锁统计、详细请求统计、汇总型统计）、以及 OperationLatencyHistogram（实现表级别的操作汇总统计与时延统计）。

       #### 2.2 核心代码实现

       MongoDB 表级详细统计实现主要集中在 src/mongo/db/stats 目录下的 top.cpp、top.h、operation_latency_histogram.cpp、operation_latency_histogram.h 四个文件中。其中，核心数据结构的代码实现展示了如何通过 UsageMap 结构存储所有表名及其统计信息，CollectionData 结构用于存储锁统计、详细请求统计和汇总型统计，而 OperationLatencyHistogram 类则实现了汇总型统计中的读、写、command 操作及对应时延统计。

       ### 3. 表级详细统计对外接口

       为了便于运维人员使用表级统计信息，MongoDB 提供了对外接口，包括但不限于锁维度及请求类型维度相关统计接口与汇总型表级别统计接口。通过这些接口，运维人员可以执行特定命令获取表级别的锁统计、请求类型统计以及汇总型统计信息。

       ### 结论

       本文通过深入解析 MongoDB 内核中的表级 QPS 及详细时延统计实现原理，详细介绍了核心代码实现以及对外提供的统计接口。了解这些实现细节对于优化数据库性能、进行高效运维具有重要意义。运维人员可以根据本文内容，结合实际应用场景，实施最佳实践，从而提高 MongoDB 的整体性能与稳定性。