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MCP 业务落地实践

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纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。在上篇近期LLM的一些趋势之二——MCP之后，很快发现这不只是趋势，而是已经成为行业前仆后继落地的现实。虽然本心是不想为了热点和流行而去追逐，但近期有好几个业务场景在分析和demo之后，都发现可以通过MCP以成本较低、有标准可循且可持续迭代演进的方式显著改善旧有问题的解决效果。因此，这个热点算是一拍即合。

网上关于MCP的文章很多了，但是更多是停留在MCP本身，很多其实一眼可以看出也是AI的产物。这本身是时代发展的趋势，但这些文章都缺乏如何把MCP与LLM结合落地的全局视角。更进一步的，真正落地时候需呀处理的关键细节也是当前缺失的。以前提起躬身入局是一种行动，更是一种姿态的表达，而在AI时代来临面前这可能是留给human的不多的一块自留地。下面以自己实践的过程，结合协议底层拆解下MCP的落地细节和一些关键问题思考。

MCP 协议

MCP RPC 目前发布了两个版本。都可以在官网specification中找到。
* 2024-11-05: https://modelcontextprotocol.io/specification/2024-11-05
* 2025-03-26: https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26

官方的文档整体质量很高，我推荐所有要做MCP业务落地的都花一点时间全文阅读。尤其是其中的Best Practice部分，里面有很多非常实用的建议和最佳实践。

  • 当前时间点上，生态上对2024-11-05的支持更加完善，因此生产级别上使用的话，建议先采纳这个版本的实现，兼容性上也会更好。
  • transport 层支持stdio 和 HTTP with SSE(后简称SSE) 两种模式。
  • stdio 适合在本地运行的agent client
  • HTTP with SSE 适合远程运行的agent client
  • 因此，大部分B/S模式的业务落地应该使用 SSE 作为 transport 层。因此MCP 网关是架构上很自然要建设的关键基建之一。下文我们单独讲这部分内容。
  • 两种 transport 均使用 JSON-RPC 2.0 作为消息格式进行通信。这部分内容也强烈建议阅读一下 specification, 对后面无论是落地建设 MCP Server 还是 MCP gateway 都有很大帮助。

如何把构建或将已有服务转换为 MCP Server

这两个问题之所以放在一起，是因为在SSE 作为 transport 的前提下，本质上这是同一个问题。在这种模式下的 MCP Server 是一个 支持 MCP 协议的 HTTP server，负责处理来自 client 的请求，并将结果返回给 client。MCP Server 需要实现以下几个关键点：

  • 主要处理两个端点 endpoint: SSE 连接端点 以及 消息通信端点。
  • SSE连接端点：一般实现使用的端点为 /sse, 该端点负责与client建立长连接session, 走 SSE. 这里可以做鉴权认证，同时会返回给client 消息通信的端点。
  • 消息通信端点：一般实现使用的端点为 /message 进行消息的发送和接收，走标准的 HTTP POST, 这里也可以做鉴权认证。
  • 其他详情可参考参考spec中的(Transport)[https://modelcontextprotocol.io/specification/2024-11-05/basic/transports].

作为一名gopher, 简单看了下mcp-go相关部分的实现：

SSE 端点建立连接，返回消息通信端点：

func (s *SSEServer) handleSSE(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
...
// Send the initial endpoint event
fmt.Fprintf(w, "event: endpoint\ndata: %s\r\n\r\n", s.GetMessageEndpointForClient(sessionID))
flusher.Flush()

// Main event loop - this runs in the HTTP handler goroutine
for {
select {
case event := <-session.eventQueue:
            // Write the event to the response
            fmt.Fprint(w, event)
            flusher.Flush()
        case <-r.Context().Done():
            close(session.done)
            return
        case <-session.done:
            return
        }
    }

注：其中SSE 消息格式可参考阮一峰老师的Server-Sent Events 教程。

消息通信端点HTTP POST请求处理：


    switch baseMessage.Method {
    case mcp.MethodInitialize:
        var request mcp.InitializeRequest
        var result *mcp.InitializeResult
        if unmarshalErr := json.Unmarshal(message, &request); unmarshalErr != nil {
            err = &requestError{
                id:   baseMessage.ID,
                code: mcp.INVALID_REQUEST,
                err:  &UnparsableMessageError{message: message, err: unmarshalErr, method: baseMessage.Method},
            }
        } else {
            s.hooks.beforeInitialize(ctx, baseMessage.ID, &request)
            result, err = s.handleInitialize(ctx, baseMessage.ID, request)
        }
        if err != nil {
            s.hooks.onError(ctx, baseMessage.ID, baseMessage.Method, &request, err)
            return err.ToJSONRPCError()
        }
        s.hooks.afterInitialize(ctx, baseMessage.ID, &request, result)
        return createResponse(baseMessage.ID, *result)
    case mcp.MethodPing:
        var request mcp.PingRequest
        var result *mcp.EmptyResult
        if unmarshalErr := json.Unmarshal(message, &request); unmarshalErr != nil {
            err = &requestError{
                id:   baseMessage.ID,
                code: mcp.INVALID_REQUEST,
                err:  &UnparsableMessageError{message: message, err: unmarshalErr, method: baseMessage.Method},
            }
        } else {
            s.hooks.beforePing(ctx, baseMessage.ID, &request)
            result, err = s.handlePing(ctx, baseMessage.ID, request)
        }
        if err != nil {
            s.hooks.onError(ctx, baseMessage.ID, baseMessage.Method, &request, err)
            return err.ToJSONRPCError()
        }
        s.hooks.afterPing(ctx, baseMessage.ID, &request, result)
        return createResponse(baseMessage.ID, *result)
    case mcp.MethodResourcesList:

从上面代码可以看出，无论是初始化、接口列表发现、还是工具调用，都是通过HTTP POST请求来实现的。这里需要注意的是，MCP Server 需要同时支持长连接的SSE端点和短连接的HTTP POST端点。

但是在实际的业务系统中，不太可能把每个应用服务都按照以上方式进行改造。一个推荐的架构方式：

MCP client –> MCP server 网关 –> application server

但是从效果上看，以为直接套用这个架构思路就可以大杀四方就是一种幻想了。从实践上看，至少要做好一下节点：

  • 如何进行领域MCP Server的划分。映射到tools上，就是如何做接口的领域分层和治理。
  • tools中每个接口到应用层接口的编排
  • 每个tool的准确描述、参数说明，以及返回参数的剪裁，确保值返回必要、明确的字段。
  • 接口返回结果错误的精细处理和返回。这部分需要一些耐心，确保LLM能够尽可能的理解异常情况，持续react, 而不阻断后续推理。

如何在agent client中使用MCP

MCP Client 作为桥梁，按照协议与 MCP Server 进行通信。然后将MCP server 提供的tools, resources, prompts 提供给LLM。

实际应用中，LLM 通过prompt发现和使用mcp server:

{
"model": "deepseek-reasoner",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "In this environment you have access to a set of tools you can use to answer the user's question. You can use one tool per message, and will receive the result of that tool use in the user's response. You use tools step-by-step to accomplish a given task, with each tool use informed by the result of the previous tool use.\n\n## Tool Use Formatting\n\nTool use is formatted using XML-style tags. The tool name is enclosed in opening and closing tags, and each parameter is similarly enclosed within its own set of tags. Here's the structure:\n\n<tool_use>\n  <name>{tool_name}</name>\n  <arguments>{json_arguments}</arguments>\n</tool_use>\n\nThe tool name should be the exact name of the tool you are using, and the arguments should be a JSON object containing the parameters required by that tool. For example:\n<tool_use>\n  <name>python_interpreter</name>\n  <arguments>{\"code\": \"5 + 3 + 1294.678\"}</arguments>\n</tool_use>\n\nThe user will respond with the result of the tool use, which should be formatted as follows:\n\n<tool_use_result>\n  <name>{tool_name}</name>\n  <result>{result}</result>\n</tool_use_result>\n\nThe result should be a string, which can represent a file or any other output type. You can use this result as input for the next action.\nFor example, if the result of the tool use is an image file, you can use it in the next action like this:\n\n<tool_use>\n  <name>image_transformer</name>\n  <arguments>{\"image\": \"image_1.jpg\"}</arguments>\n</tool_use>\n\nAlways adhere to this format for the tool use to ensure proper parsing and execution.\n\n## Tool Use Examples\n\nHere are a few examples using notional tools:\n---\nUser: Generate an image of the oldest person in this document.\n\nAssistant: I can use the document_qa tool to find out who the oldest person is in the document.\n<tool_use>\n  <name>document_qa</name>\n  <arguments>{\"document\": \"document.pdf\", \"question\": \"Who is the oldest person mentioned?\"}</arguments>\n</tool_use>\n\nUser: <tool_use_result>\n  <name>document_qa</name>\n  <result>John Doe, a 55 year old lumberjack living in Newfoundland.</result>\n</tool_use_result>\n\nAssistant: I can use the image_generator tool to create a portrait of John Doe.\n<tool_use>\n  <name>image_generator</name>\n  <arguments>{\"prompt\": \"A portrait of John Doe, a 55-year-old man living in Canada.\"}</arguments>\n</tool_use>\n\nUser: <tool_use_result>\n  <name>image_generator</name>\n  <result>image.png</result>\n</tool_use_result>\n\nAssistant: the image is generated as image.png\n\n---\nUser: \"What is the result of the following operation: 5 + 3 + 1294.678?\"\n\nAssistant: I can use the python_interpreter tool to calculate the result of the operation.\n<tool_use>\n  <name>python_interpreter</name>\n  <arguments>{\"code\": \"5 + 3 + 1294.678\"}</arguments>\n</tool_use>\n\nUser: <tool_use_result>\n  <name>python_interpreter</name>\n  <result>1302.678</result>\n</tool_use_result>\n\nAssistant: The result of the operation is 1302.678.\n\n---\nUser: \"Which city has the highest population , Guangzhou or Shanghai?\"\n\nAssistant: I can use the search tool to find the population of Guangzhou.\n<tool_use>\n  <name>search</name>\n  <arguments>{\"query\": \"Population Guangzhou\"}</arguments>\n</tool_use>\n\nUser: <tool_use_result>\n  <name>search</name>\n  <result>Guangzhou has a population of 15 million inhabitants as of 2021.</result>\n</tool_use_result>\n\nAssistant: I can use the search tool to find the population of Shanghai.\n<tool_use>\n  <name>search</name>\n  <arguments>{\"query\": \"Population Shanghai\"}</arguments>\n</tool_use>\n\nUser: <tool_use_result>\n  <name>search</name>\n  <result>26 million (2019)</result>\n</tool_use_result>\nAssistant: The population of Shanghai is 26 million, while Guangzhou has a population of 15 million. Therefore, Shanghai has the highest population.\n\n\n## Tool Use Available Tools\nAbove example were using notional tools that might not exist for you. You only have access to these tools:\n<tools>\n\n<tool>\n  <name>fj5EiLHfjeWQhDMmQTXZUr</name>\n  <description>获取当前时间</description>\n  <arguments>\n    {\"type\":\"object\"}\n  </arguments>\n</tool>\n\n\n<tool>\n  <name>fq-YVmKZQ2p6aciTm5WVtX</name>\n  <description>获取技能组指标的当前值</description>\n  <arguments>\n    {\"type\":\"object\",\"properties\":{\"qualifierCodeList\":{\"description\":\"指标code列表\",\"type\":\"array\"},\"skillGroupId\":{\"description\":\"技能组ID\",\"type\":\"string\"}},\"required\":[\"skillGroupId\",\"qualifierCodeList\"]}\n  </arguments>\n</tool>\n\n\n<tool>\n  <name>fTlRF3f4Q22VGUdO0xbIxt</name>\n  <description>获取技能组指标的历史值</description>\n  <arguments>\n    {\"type\":\"object\",\"properties\":{\"beginTime\":{\"description\":\"开始时间，格式：2024-11-28 18:00:00，必须为整分钟\",\"type\":\"string\"},\"endTime\":{\"description\":\"结束时间，格式：2024-11-28 18:00:00，必须为整分钟\",\"type\":\"string\"},\"qualifierCode\":{\"description\":\"指标code\",\"type\":\"string\"},\"skillGroupId\":{\"description\":\"技能组ID\",\"type\":\"string\"}},\"required\":[\"skillGroupId\",\"qualifierCode\",\"beginTime\",\"endTime\"]}\n  </arguments>\n</tool>\n\n\n<tool>\n  <name>fU6szvcmSkfRaFBoMbptOz</name>\n  <description>获取技能组的指标列表</description>\n  <arguments>\n    {\"type\":\"object\"}\n  </arguments>\n</tool>\n\n</tools>\n\n## Tool Use Rules\nHere are the rules you should always follow to solve your task:\n1. Always use the right arguments for the tools. Never use variable names as the action arguments, use the value instead.\n2. Call a tool only when needed: do not call the search agent if you do not need information, try to solve the task yourself.\n3. If no tool call is needed, just answer the question directly.\n4. Never re-do a tool call that you previously did with the exact same parameters.\n5. For tool use, MARK SURE use XML tag format as shown in the examples above. Do not use any other format.\n\n# User Instructions\n\n\nNow Begin! If you solve the task correctly, you will receive a reward of $1,000,000.\n"
},
{
"role": "user",
"content": "分析一下饿了么技能组 1221000000006593548 今天18点以来的平均产能趋势，用表格展示\n"
}
],
"stream": true
}

系统prompt部分格式化后如下:

In this environment you have access to a set of tools you can use to answer the user's question. You can use one tool per message, and will receive the result of that tool use in the user's response. You use tools step-by-step to accomplish a given task, with each tool use informed by the result of the previous tool use.

## Tool Use Formatting

Tool use is formatted using XML-style tags. The tool name is enclosed in opening and closing tags, and each parameter is similarly enclosed within its own set of tags. Here's the structure:

<tool_use>
<name>{tool_name}</name>
<arguments>{json_arguments}</arguments>
</tool_use>

The tool name should be the exact name of the tool you are using, and the arguments should be a JSON object containing the parameters required by that tool. For example:
<tool_use>
<name>python_interpreter</name>
<arguments>{"code": "5 + 3 + 1294.678"}</arguments>
</tool_use>

The user will respond with the result of the tool use, which should be formatted as follows:

<tool_use_result>
<name>{tool_name}</name>
<result>{result}</result>
</tool_use_result>

The result should be a string, which can represent a file or any other output type. You can use this result as input for the next action.
For example, if the result of the tool use is an image file, you can use it in the next action like this:

<tool_use>
<name>image_transformer</name>
<arguments>{"image": "image_1.jpg"}</arguments>
</tool_use>

Always adhere to this format for the tool use to ensure proper parsing and execution.

## Tool Use Examples

Here are a few examples using notional tools:
---
User: Generate an image of the oldest person in this document.

Assistant: I can use the document_qa tool to find out who the oldest person is in the document.
<tool_use>
<name>document_qa</name>
<arguments>{"document": "document.pdf", "question": "Who is the oldest person mentioned?"}</arguments>
</tool_use>

User: <tool_use_result>
<name>document_qa</name>
<result>John Doe, a 55 year old lumberjack living in Newfoundland.</result>
</tool_use_result>

Assistant: I can use the image_generator tool to create a portrait of John Doe.
<tool_use>
<name>image_generator</name>
<arguments>{"prompt": "A portrait of John Doe, a 55-year-old man living in Canada."}</arguments>
</tool_use>

User: <tool_use_result>
<name>image_generator</name>
<result>image.png</result>
</tool_use_result>

Assistant: the image is generated as image.png

---
User: "What is the result of the following operation: 5 + 3 + 1294.678?"

Assistant: I can use the python_interpreter tool to calculate the result of the operation.
<tool_use>
<name>python_interpreter</name>
<arguments>{"code": "5 + 3 + 1294.678"}</arguments>
</tool_use>

User: <tool_use_result>
<name>python_interpreter</name>
<result>1302.678</result>
</tool_use_result>

Assistant: The result of the operation is 1302.678.

---
User: "Which city has the highest population , Guangzhou or Shanghai?"

Assistant: I can use the search tool to find the population of Guangzhou.
<tool_use>
<name>search</name>
<arguments>{"query": "Population Guangzhou"}</arguments>
</tool_use>

User: <tool_use_result>
<name>search</name>
<result>Guangzhou has a population of 15 million inhabitants as of 2021.</result>
</tool_use_result>

Assistant: I can use the search tool to find the population of Shanghai.
<tool_use>
<name>search</name>
<arguments>{"query": "Population Shanghai"}</arguments>
</tool_use>

User: <tool_use_result>
<name>search</name>
<result>26 million (2019)</result>
</tool_use_result>
Assistant: The population of Shanghai is 26 million, while Guangzhou has a population of 15 million. Therefore, Shanghai has the highest population.

## Tool Use Available Tools
Above example were using notional tools that might not exist for you. You only have access to these tools:
<tools></tools>

<tool>
<name>fj5EiLHfjeWQhDMmQTXZUr</name>
<description>获取当前时间</description>
<arguments>
{"type":"object"}
</arguments>
</tool>

<tool>
<name>fq-YVmKZQ2p6aciTm5WVtX</name>
<description>获取技能组指标的当前值</description>
<arguments>
{"type":"object","properties":{"qualifierCodeList":{"description":"指标code列表","type":"array"},"skillGroupId":{"description":"技能组ID","type":"string"}},"required":["skillGroupId","qualifierCodeList"]}
</arguments>
</tool>

<tool>
<name>fTlRF3f4Q22VGUdO0xbIxt</name>
<description>获取技能组指标的历史值</description>
<arguments>
{"type":"object","properties":{"beginTime":{"description":"开始时间，格式：2024-11-28 18:00:00，必须为整分钟","type":"string"},"endTime":{"description":"结束时间，格式：2024-11-28 18:00:00，必须为整分钟","type":"string"},"qualifierCode":{"description":"指标code","type":"string"},"skillGroupId":{"description":"技能组ID","type":"string"}},"required":["skillGroupId","qualifierCode","beginTime","endTime"]}
</arguments>
</tool>

<tool>
<name>fU6szvcmSkfRaFBoMbptOz</name>
<description>获取技能组的指标列表</description>
<arguments>
{"type":"object"}
</arguments>
</tool>

## Tool Use Rules
Here are the rules you should always follow to solve your task:
1. Always use the right arguments for the tools. Never use variable names as the action arguments, use the value instead.
2. Call a tool only when needed: do not call the search agent if you do not need information, try to solve the task yourself.
3. If no tool call is needed, just answer the question directly.
4. Never re-do a tool call that you previously did with the exact same parameters.
5. For tool use, MARK SURE use XML tag format as shown in the examples above. Do not use any other format.

# User Instructions

Now Begin! If you solve the task correctly, you will receive a reward of $1,000,000.

当然最简单的方式就是直接使用支持MCP的客户端应用，比如 Cursor、Cherry Studio.

一些工具

  • MCP Server调试工具：(MCP inspector)[https://github.com/modelcontextprotocol/inspector]
  • Cherry Studio：很灵活、用户体验很好的支持MCP 的 agent client.

后端程序员两个周末入门微信小程序开发

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再过几个小时，2018就结束了，赶着最后几个小时，完成了一个微信小程序，感谢时间，也感谢自己。

平时工作比较忙，整个开发花了两个周末的休息时间，输出包括后端服务器以及微信小程序，当然还有一些购买和部署服务器、CDN、https 证书等打杂的事情。

很遗憾，作为一个自诩为程序猿老司机的自己并没有在9小时搞定微信小程序开发。作为一个平时只写后端代码的老司机，这个完成速度勉强算及格吧。下面介绍一下自己这两个周末入门小程序开发用到的资料以及遇到的坑。

微信小程序最好的资料

小程序这块技术栈对于自己来说是一个从0到1的过程，因此最开始还是想找找有没有一些现成的教程。看了一些免费教程，发现不太系统，并且很多js的写法在我这个业务选手看来都业余。于是极客时间找到了一个付费专栏：《9小时搞定微信小程序开发》。

就在我准备付费的时候，发现其课程大纲不过是官方教程的一个搬运和翻译。

课程目录：

官方教程（部分）：

（没有贬低专栏作者的意思，事实上，小程序这块技术栈让我来写，估计目录也差不多。或者说，对于有一定学习能力的?‍?‍，根本就不应该存在所谓的学习课程?）

作为一个聆听过《左耳听风》耗子叔的极客时间专栏的老司机（好像秒打脸了?），自然是记得他老人家对于学习知识的谆谆告诫：

我问过几个在别的领域知识付费的专栏作者：你们写的这些东西，不就是卡内基的那些东西吗？不就是某某书里的那些东西吗？不就是某某英文资料里的那些内容吗？

他们告诉我，是的，我们就是搬运知识，有些国外的东西，国人理解不了，需要用他们喜欢的语言讲出来，而他们又不读书，英文水平也一般，但他们想速成，所以，才有了我们的市场。这有点像餐馆，他们不想自己做饭吃，那就我们来做，有的人还要别人喂到嘴边，甚至好些人都需要先帮他们嚼一遍，他们才能吃得下去。所以，我们这些学习能力强的人挣点他们的钱也是应该的。

所以，兜兜转转一圈，最后还是选择了微信团队的官方开发教程。而这个选择从后面的开发过程看，是无比正确的：

  1. 官方教程不长，非常干练，整体系统感强。举个例子，很多奖微信小程序开发的二手教程都会给你说这个API是干嘛的以及如何使用这种废话。但是，微信的框架-API文档中，则直接给你言简意赅的讲解了其所有API涉及的规范和原则，你看了这个规约后，你看到一个API你其实就已经知道它该如何使用了。对于我这种入门菜鸟来说，这种知识点如果在入门时候就知其然，后面会在这个点上重复采坑而不自知，并且后续要知其所以然要花费的时间只会多不会少。
  2. 这是小程序开发第一手资料的来源，具有权威性和最高的时效性。从两年前关注小程序，到现在开发自己的第一个小程序前，一直以为小程序技术这块从发布至今没有什么迭代和更新，但是从其文档的众多的API兼容以及事件兼容描述看，小程序团队过去两年真的是挺努力的。作为一个开发者，迭代造成的不兼容，你只能去适配，因此，第一手的资料往往能给你节省数小时的时间。
  3. 丰富的样式库和源代码示例。这块重点推荐两个资源：

第一个是微信小程序设计指南。如果你需要自己设计产品原型，你一定要研读一下这个设计指南，这样你就不用去重新发明很多UI轮子，也不用纠结这个交互是方案A好还是方案B好。这个指南从一定程度上反应了微信整个的产品观和设计理念，你一定也能找出这些指南中不够完美的地方，但是当前阶段，这的确是一个能够让你快速设计出一个80分微信小程序产品的 Bible. 指南中给出了WeUI_sketch组件库、 WeUI_PS组件库以及对应的预览地址，可以帮助你快速设计产品原型。

第二个是WeUI for 小程序. 如果第一个资源主要是辅助你进行产品设计，那么这个资源则是辅助你进行快速开发的必备参考库（老鸟可以无视）。用了这个代码库以后，你开发页面大部分时候就是从这个库里面找你需要的组件和样式，然后复制-粘贴搞定：

那些微信小程序开发中的坑

修改 page data 不生效

坦率讲，这并不是小程序的坑，而是自己看文档不仔细。修改页面的 data 只能通过 setData:

  1. 直接修改 this.data 而不调用 this.setData 是无法改变页面的状态的，还会造成数据不一致。
  2. 仅支持设置可 JSON 化的数据。
  3. 单次设置的数据不能超过1024kB，请尽量避免一次设置过多的数据。
  4. 请不要把 data 中任何一项的 value 设为 undefined ，否则这一项将不被设置并可能遗留一些潜在问题。

setData 可以直接修改一个其下的子字段：

但是有一种情况需要注意：如果你的 key 是一个变量，这样修改子字段是不会生效的：

你应该这样做：

navigateTo 不生效

这个依然是看文档不仔细：

wx.navigateTo(Object object)
保留当前页面，跳转到应用内的某个页面。但是不能跳到 tabbar 页面。使用 wx.navigateBack 可以返回到原页面。

如果你要跳转的页面是 tabbar 页面，请使用 wx.switchTab.

列表条目多时出现卡顿

这个问题容易出现在动态加载数据，数据又绑定了前端列表view的场景。根据官方文档，使用 wx:key 解决即可。其原理是：

当数据改变触发渲染层重新渲染的时候，会校正带有 key 的组件，框架会确保他们被重新排序，而不是重新创建，以确保使组件保持自身的状态，并且提高列表渲染时的效率。

wx.request 中 DELETE 传参问题

根据w3c标准，http DELETE 请求中的参数应该跟 GET 方法一样，放在 url query 中，然而微信封装的 wx.request 防范在指定为 DELETE 方法后，data 依然被放在了 body 中。如果你在服务器端获取不到参数，请尝试从 body 中获取。

文件上传阿里云OSS 403 权限问题

如果你直接使用阿里云 OSS 域名上传，因为微信封禁了 OSS 域名，因此你需要参考微信小程序文件上传二三事 绑定自定义域名。同时，千万注意，绑定的域名不要开启CDN，否则，会造成 403 权限错误：

如果同时希望使用阿里云的CDN，请绑定另外一个域名，与上传域名分开。

总结

也许是孕妇效应吧，最近发现很多人都开始做微信小程序。从整体开发体验看，这的确是一个分发自己创意的轻量级产品方案。过去的两年，微信小程序已经远超百万，但是真正让你能记住的可能比你能记住的公众号还少。因此，载体本身的影响能力圈是有限的，还是要回归到你的产品解决了什么问题，这也是你做任何产品的价值所在。此外，因为苹果税的问题，当前 （2018.12.31）iOS 平台的微信小程序无法进行虚拟物品支付（会员、道具、课程等）的，这显然会极大的影响开发者的积极性。虽然你张小龙的理念是小程序用完即走，但是你不能让开发者只有一个广告变现的路径，更不能只是自私的维护好自己的地盘儿不管开发者死活。

基于 Docker 搭建 Mac 本地 HBase 环境

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说起玩大数据，相信很多人都会因为 Apache 全家桶软件配置而菊花一紧。Docker 的出现，把很多玩大数据就是配机器、配环境的开发者从泥潭中拯救了出来，虽然还不能完全替代线上环境，但是在开发环境，无疑为开发者节约了大量搭建本地环境的时间。比较遗憾的是，我们团队之前也是没有独立的数据测试环境?，于是把在本地搭建 HBase 环境整理和记录如下。

系统环境：

  • MacBook Pro (Retina, 15-inch, Mid 2015)
  • 2.2 GHz Intel Core i7
  • 16 GB 1600 MHz DDR3
  • macOS 10.13.6

安装 Docker CE for Mac

从Docker Community Edition for Mac下载安装。

Mac 上的 Docker 环境经过 docker-machine/virtualbox 几次变化，如今的 Docker CE 已经支持原生 Mac 环境，因此当前阶段 Docker CE for Mac 就是唯一推荐的 Mac Docker 环境，再也不用通过安装 virtualbox 这种借蛋生鸡的方式了，实在是很赞。此外，现在的 Docker CE 集成了 Kubernetes, 因此本地玩 k8s 也不需要额外进行安装配置。如果你计划以后就是玩 k8s, 那么你以前安装的 Kitematic 也可以卸载掉了。Kitematic 除了一个图形化的 container 管理界面，实在没有什么值得留恋的，因此官方停止其开发无疑是个正确的决定。

获取和启动 HBase Docker 镜像

  • 获取容器镜像

更多大数据全家桶 Docker 镜像可以参见 HariSekhon/Dockerfiles。

  • 启动容器

参数解释:

  • -d: 后台启动。
  • -h: 容器主机名，必须设置该项并配置 hosts，否则无法连通容器。
  • -p: 网络端口映射，这里只把要使用的端口（zookeeper端口、HBase Master端口、HBase RegionServer端口等）映射了出来，你可以根据自己需要进行端口映射。常用 HBase端口可以参见下表：

但是，harisekhon/hbase 修改了默认端口：

因此，你看到启动参数中的端口参数是那样的。

  • --name: 容器别名。

设置hosts (推荐使用 Gas Mask):

成功启动后，就可以在 http://localhost:16010/master-status 查看 HBase 状态了：

需要注意的一点是：容器销毁后，数据也也会被同时销毁。因此你可以通过 -v YOUR_DIR:/hbase-data 的方式将数据目录映射到宿主机目录，防止数据丢失。

编写测试代码

  • 创建 table

  • 读写 table

Maven 添加依赖：

HelloHBase.java:

扩展阅读