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跳转地址的实现，是采用 nginx 提供的访问静态文件功能。

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如下图代码所示：

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1) 单测任务下发接口

2) 单测任务查询接口

3) 单测结果保存接口

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1) golang 安装

2) 代码覆盖率插件安装

3) 行增量覆盖率工具安装

4) git 安装&配置

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具体实现逻辑：

• 在 redis 中记录此次单测任务，key："${appName}${taskId}-unit"，value："ongoing"。以便/unit/taskQuery 查询，从而知道单测还在运行中；

• 根据 appName 参数，选择执行${appName}.sh 脚本。如果脚本不存在，就去阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称 OSS）下载脚本（所以，如果单测脚本有更新，就更新下 OSS 上的脚本，然后删除运行机器上的${appName}.sh 即可。这样可以不重新部署 Java 服务，即可更改运行脚本）。

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具体实现逻辑：直接查询 redis 中 key="${appName}${taskId}-unit"对应的值即可。

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具体流程如下：

1.当开发在预集成环境提交代码、部署完成之后，流程自动运行单测实验室。单测实验室里的脚本，先调用任务下发接口/unit/taskReceive，这时 Java 服务会调用对应的单测脚本；

2.由于单测脚本运行时间会比较长，所以/unit/taskReceive 接口会超时。在单测 脚本正在运行的时候，单测实验室的脚本会一直调用/unit/taskQuery 接口，查询此次单测任务的状态，直到返回正确结果为止；

3.当单测脚本完成时，会回调任务完成接口/unit/taskSave 接口，将结果存起来。这样单测实验室脚本再调用/unit/taskQuery 接口查询时，就会返回此次单测的结果；

4.单测实验室脚本，根据任务返回的结果，将单测结果解析、展示。

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通过实例命令行操作，开发者能够方便的运行语言、框架提供的各种 profiling 工具，优化程序性能和资源使用。

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实例命令行操作功能提供和 K8s Pod Exec 与 Docker Container Exec 一致的使用体验，支持在函数实例的真实运行环境中执行具体命令。

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比如应用实例 CPU、内存等资源使用不符合预期；应用性能低于预期，通过 profiling 工具找到瓶颈等等。

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在一些日常的场景下，实例命令行操作会带来更符合用户习惯、更高效便捷的排查问题方式。

实例命令行操作提供了便捷的登录体验，能帮助用户解决复杂场景下的应用问题。一些情况下，用户已经无法通过函数日志、监控指标来具体定位问题，需要借助比 如 coredump、tcpdump、jmap 等工具进行深入排查。

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实例命令行功能的推出希望能消除用户使用 Serverless 的“最后一公里”，直接将 真实的函数运行环境展现给用户，此后 Serverless 将不再是一个“黑盒”，用户可以更加信任和依赖 Serverless 平台来扩展更多的业务场景和规模。

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一是单测的运行依赖 GO 环境，以及一些生成覆盖率文件所需的三方工具。目前 aone 实验室不支持自定义镜像接入，每次运行都需要安装环境，安装环境的耗时远大于运行单测；

二是每个应用的单测运行命令可能不太一样，一旦应用数目较多，如果单测脚本需要调整，更改的成本比较高。

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单元测试由 aone 实验室脚本触发，Java 服 务收到单测任务后调起单测脚本并执行，最后由 aone 实验室轮询运行结果。

下图为单侧运行流程图：

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SDK 对 InstanceExec API 进行了封装，在调用接口的时候需要使用建 OnStdout、OnStderr传入两个回调函数，回调函数定义了处理Exec通道返回数据的具体逻辑； 同时可以使用返回的 execConn 输入 stdin 消息以传输给远端的 Exec 通道。

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1.排查线上问题

2.程序性能优化

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比如在很多场景中，用户会想知道，如何能够掌握自己应用的实际运行情况、应用出现问题时如何能快速确认是自身问题还是云平台问题、如果是云平台的问题，如何能快速恢复服务，及时止损，等等。

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在函数计算官网控制台上在函数详情-监控指标-实例指标页面，在最右侧可以对实例执行登陆操作。 点击“登录实例”，界面将会调到一个终端界面，即可马上登录进实例。

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1.只能对还存活着的实例（包括预留常驻实例和按量活跃实例）执行 Exec 操作， 如果按量实例空闲超时被释放，则无法再执行；

2.InstanceExec请求不占用实例的并发度。因此即使函数的实例并发度设置为1， 也可以同时执行 InvokeFunction 和 InstanceExec 操作；

3.InstanceExec 的一次操作被视作一次 InvokeFunction 请求调用 。 只要InstanceExec 请求建立的 websocket 连接没有和函数实例断开，那么函数实例将一直处于活跃状态，和 InvokeFunction 采用同样的计费规则。用户可以设置InstantceExec 的 idleTimeout 参数让客户端在空闲指定时间后主动断开连接。

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阿里云函数计算创新推出了 Serverless 场景下的函数实例命令行操作功能，支持用户在控制台界面登录进函数实例内部，或者使用工具对实例执行指定的命令。

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Golang 检测引擎结合专家经验，在符号解析与信息提取和静态特征提取阶段均增 加了与平台相关的信息过滤模块，因此该引擎具有静态检测引擎一直以来想要攻克 的跨平台检出能力，这恰好与 Golang 这一跨平台编译能力所对应，同一套检测引擎屏蔽了跨平台带来的差异，无需改动即可进行跨平台检出。

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Golang 是一门近年兴起且功能强大的语言，随着云原生技术的发展，未来 Golang的恶意程序在数量和类型上一定会不断增长，同时反分析手段也会随着防御检测能力的提升而不断提高。

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全托管的初衷是为了减小开发者的使用和运维复杂度。

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全托管的 Serverless 计算平台能给用户带来更少的运维代价、更强的稳定性和更快的弹性能力。

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在 Serverless 落地的过程中，遇到的一个很大的挑战是 Serverless 平台如何给予开发者足够的安全感。

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网络工具如下：

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安全工具如下：

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Golang 在编译时会以静态链接的方式编译二进制程序。

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由于 Golang 在编译时会以静态链接的方式编译二进制程序，依赖的库和引用的第三方包会全部静态编译到目标程序中，另外还包含一些与 runtime 相关的代码，在对 Golang 的二进制程序进行逆向分析时，用户代码和各种形式的库代码杂糅在一起，单就字符串来看，利用 IDA 分析得到的字符串列表中就包含了包名、源码文件路径、函数名、引用的字符串等各种类型的字符串数据。

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单就字符串来看，利用 IDA 分析得到的字符串列表中就包含了包名、源码文件路径、函数名、引用的字符串等各种类型的字符串数据。

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检测引擎对 Golang 二进制程序首先进行样本符号解析与提取，这一步是对 Golang二进制程序逆向分析的自动化过程，从而提取出可能有用的信息，再结合专家知识提取例如包名、函数名、指令序列等多个维度的静态特征，再与样本库中的质心进行组合策略比较，质心是对样本库中的历史黑样本进行聚类分析得到，取待测样本与某一质心的相似度最大且超过设定阈值时，则 Golang 检测引擎判定该待测样本 为恶意程序，同时输出该样本的所属的恶意家族类型（与质心样本相同）；通过定期对低相似度样本进行分析的方法来发现可能的变种样本，再对局部质心样本进行更新。

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检测引擎架构如下图所示：

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由于 Golang 标准库中提供了一组非常健壮的加密库，加密操作无需其他第三方库，越来越多的恶意软件开发者使用 Golang 编写勒索软件，开源工具更是极大地降低了恶意软件的开发门槛，为云原生下的应用程序带来了严重的威胁。

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《阿里开发者手册-Golang专题》这本电子书可以通过以下链接下载： https://developer.aliyun.com/ebook/download/7728

《阿里开发者手册-Golang专题》一书，精解 Go 语言开发应用、常见技术难点以及产品创新实践等，帮助更多开发者快速掌握 Go 语言核心架构及功能，高效解决问题，提升研发效率，在云原生的浪潮下扬帆起航。

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github 上存在多种使用 Golang 编写的开源黑客工具，这些工具具有内网穿透、shellcode 生成、远程控制、反弹 shell 等丰富的扫描和攻击功能。

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Go 语言是一种静态，强类型、编译型、并发型的编程语言。它结合了解释型语言的游刃有余，动态类型语言的开发效率，以及静态类型的安全性，是开发者平常常用的语言之一，也是云原生开发的通用语言。

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