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阿里云前端技术盘点:安全生产、故障演练与跨端探索
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更新于2024-06-30
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"2021前端热门技术解读1"是一份关于前沿前端技术趋势的深度解析文章,着重讨论了在快速发展的前端领域中,如何应对挑战并提升团队的安全意识和技术水平。文章首先强调了前端安全生产的重要性,指出随着Serverless、微前端和智能化等新兴技术的引入,前端工程师的工作内容变得更为复杂,不再局限于简单的页面构建,而是深入参与业务核心逻辑。 文章中提到的“前端安全生产”部分,旨在探讨如何在日益复杂的开发环境中确保代码质量和团队的安全意识。作者潘晨笑(辰啸)分享了关于前端故障演练的探索和实践,他指出前端可用性的问题在于,即使界面美观,用户体验良好,但在实际操作中,由于客户端问题的隐匿性,可能造成难以预测的影响。这种情况下,进行故障演练可以帮助团队更好地理解潜在风险,提高应对突发事件的能力。 接下来的文章内容涵盖了跨端技术,如盒马中后台的跨端解决方案,以及Node.js在Serverless架构中的应用,包括如何打造更稳定的Serverless业务。文章还提到了服务器端渲染(SSR)在大型活动中的实战应用,以及高密度部署的挑战。此外,多样化前端技术也被提及,例如钉钉表格的在线Excel开发实践和前端智能化,如从需求文档自动生成代码。 在大数据场景下,用户行为分析方案和大型场馆座位管理技术也是讨论的重点,媒体智能方面则展示了淘宝直播流媒体互动方案的实现和实践。这些内容都展现了前端技术在不同业务场景下的深度应用和创新。 总结来说,这份文章不仅对当前前端领域的热点技术进行了概述,还提供了阿里巴巴经济体在前端安全生产方面的实践经验和案例,对于前端开发者理解和提升自身技能具有很高的价值。
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16 > 前端故障演练的探索与实践
在下面这张 PPT 中也可以得到展示。
蓝军的缺陷不再直接注入线上,而是注入前端安全环境,并通过内置的弹性物理放
大,触发故障上报日志。为了保证大流量业务的使用,我们设计了双重的放大机制,在
安全环境外通过与平台的上报协议锚定,包括反降噪协议和逻辑放大协议,保证量级满
足。逻辑放大倍数 N 应取安全环境中参与上报的客户端数与页面正常线上 PV 比值的倒
数。
通过前端安全环境我们做好了最小化爆炸半径,以及触发监控量级的准备。接下去
要解决的就是用户仿真、业务逻辑和数据服务的问题。
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前端故障演练的探索与实践 < 17
2. 流量构造
这里思考这样一件事,过去我们在尝试 ui 自动化领域的实践中,认为保持业务的功
能性逻辑 f 不变时,若用户数据 x 和用户行为 y 也不变,则应得到不变的页面反馈 R,
包括显示、交互等等。我们反面来看这个思考,如果保持用户数据 x 和用户行为 y 不
变,R 发生了变化,则都可以归因为 f 发生了变化。所以我们可以把用户数据、行为和
反馈都存下来,通过回放的方式去触发相应的逻辑,一旦与原先的反馈产生不同或者说
故障,都可以说是因为现在的页面逻辑有缺陷注入导致。这套机制能解决了我们上述提
及的 3 个问题。
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18 > 前端故障演练的探索与实践
我如果去考虑传统 UI 自动化方案,也就是书写用例的方式来做。会有几个老大难问
题。
编写成本:编写用例时间长。
时效性:业务逻辑更新后,通常需要一个比较长的周期才能更新用例。
覆盖率:依赖人工分析,部分逻辑分支和边界条件非常难以覆盖。
最后我们寻找到的钥匙是流量即用例,也就是上文提及的 Hub Plan。
在我们实现的这套机制中,将经授权许可的用户行为、资源以及原生 api 等数据通
过 serviceworker 统一上报。行为经过数据聚合和清洗后得到经过精简的、但能覆盖页
面绝大部分业务逻辑的核心用例,并存储起来。资源等其他数据也类似处理。当演练调
度执行器要求回放时,将用户行为用例交给 f2etest 调度 webdriver 进行执行,针对执
行过程中发起的请求,由 service worker 和 whistle 拦截后以之前存储的资源作为返
回。整体形成了一个沙盒。
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前端故障演练的探索与实践 < 19
这是用户行为用例和回放沙盒的截图示意。这些都由统一的演练调度设施管理。实
际演练运行过程中演练发起和参与者都不需要关注这些,这套设施会无感执行,此处只
做演示。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86314964/bg14.jpg)
20 > 前端故障演练的探索与实践
之前我们提及到一个轻量的数据服务实现方式,通过 Hub 这一点也得到了解决。我
们不需要去重新建设一个隔离的后端服务环境,那样做需要梳理的上下游依赖关系极其
恐 怖 。 取 而 代 之 的 , 我 们 将 用 户 请 求 到 的 h t m l 、 其 他 响 应 和 原 生
API 返回结果等数据也作为资源存储下来。当回放开始,浏览器对 html 的请求通过
whistle 拦截,返回的页面上包含了当时采集到的其他数据,这些数据被写到全局变量
中;这样做的好处是显著提高了回放性能,避免了频繁的数据交互。此外页面上还被注
入了一个请求匹配 SDK,当前域的 service worker,和其他下发的自定义拦截策略。
当页面需要请求时 service worker 会根据拦截策略进行拦截,通过 SDK 寻找全局变量
中相匹配的结果并返回结果。
最后整体上,一个静态资源劫持的注入能力流程就如图所示。
蓝军发起演练后,通过演练平台下发策略,在安全环境中调度起大量客户端实例,
由这些客户端发起对待演练页面的访问。指定的静态资源请求会被劫持到高度定制的
drill cdn 模拟源站上,这个模拟源站可以返回任意指定的响应状态,包括但不限于资源
加载失败、超时,甚至返回内含指定错误代码的 JS。这些响应状态返回到客户端后,造
成相应的故障。若监控部署准确,则会有告警通知到受演练的红军,进一步验证红军响
应动作。若监控部署不当甚至未部署监控,则本次演练结果相当于红军直接失败。
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