B站的 CDN 下行边缘节点过去是非集群化架构。这种架构下有几个弊端： 增加调度逻辑复杂性； 同机房流量/负载难以均衡； 暴露过多的公网IP，增加安全隐患 (盗链等)； 灰度流量比例分配粒度大； 针对以上问题，我们调研了常见的四层负载均衡器， 传统的 SLB，LVS，DPVS 这类四层负载均衡器，在功能上也能满足我们现有的需求。但是以上几个负载均衡器均需要独占机器，进而造成成本升高，资源浪费。 有没有一种既不增加成本，又能解决边缘节点四层负载需求的方案呢？由 Cloudflare 提出的基于 Express Data Path (XDP) 的高性能四层负载均衡器 Unimog[1]性能优异，并且可以和后端服务同机部署，在性能上也完全满足我们边缘场景的要求。所以我们参考 Cloudflare Unimog 的思想，在其基础上自研了适用于B站的边缘四层负载均衡器 Nickel (以下简称 Ni) 。
为优化淘宝带宽成本，我们在网关 SDK（Java）统一使用 ZSTD 替代 GZIP 压缩以获取更高的压缩比，从而得到更小的响应包。具体实现采用官方推荐的 zstd-jni 库。zstd-jni 会调用 zstd 的 c++ 库。
在软件行业，对于什么是架构，都有很多的争论，每个人都有自己的理解。在不同的书籍上, 不同的作者, 对于架构的定义也不统一、角度不同、定义不同。此君说的架构和彼君理解的架构未必是一回事。 因此我们在讨论架构之前，先讨论架构的概念定义, 因为概念是人认识这个世界的基础和用来沟通的手段，如果对架构概念理解不一样，那沟通起来自然不顺畅。 今天的系列图就跟大家分享鹅厂工程师关于架构设计的理解与总结。
近年来，越来越多人意识到，我们正处在一个数据爆炸式增长的时代。IDC 预测 2027 年全球产生的数据量将达到 291 ZB，与 2022 年相比，增长了近 2 倍。其中 75% 的数据来自企业，每一个现代化的企业都是一家数据公司。 阿里云副总裁、阿里云云存储产品线负责人吴结生在云栖大会的演讲中提到：“从云的角度来看，云的存力、算力，云上提供的数据管理的能力，大数据分析能力和人工智能计算能力，帮助每家企业从数据公司演进到数据驱动的公司。因此云计算是企业实现数智化的阶梯。”
作者参与了一个问题排查，最后得到的结论和枚举类的规范有关系，本文将过程总结在这里提供大家一起学习交流。
