Golang云服务DNS开发工程师招聘

Golang云服务DNS开发工程师招聘 凭借其商业应用，IONOS 是欧洲领先的主机和云应用提供商之一。凭借我们先进的技术，我们每天都能赢得来自许多不同国家的超过 800 万客户的信赖。

您的职责

  • 基于 Go / Golang 及其他语言的现代开源技术栈，推进云原生服务的发展。
  • 在动态的云环境中，为新服务和产品提出建议并进行构思。
  • 推动分布式系统的自主运营和管理。
  • 我们共同持续提升服务的质量和弹性。
  • 为我们解决方案的开源构建模块做出贡献。

我们期望您具备

  • 设计、开发、测试和部署精心设计的代码，最好使用 Go / Golang。（如果您不了解 Go / Golang，没关系，我们会教您！）。
  • 您对 Kubernetes 生态系统感到得心应手。
  • 您能在生产环境故障排除时保持冷静。
  • 流利的英语能力。

补充信息

这是一个为那些有兴趣构建欧洲云提供商基础的人士设立的职位。我们的团队正在开发云 PaaS 服务。

我们需要您：一位积极主动且经验丰富的软件工程师。

您将与一群热爱实验和学习新事物的富有创造力和创新精神的人一起工作。我们是一个打破壁垒、引领欧洲数字未来的国际团队。

我们提供：

  • 友好、热情且乐于助人的团队氛围。
  • 个性化的入职引导。
  • 内部及外部认证和培训的可能性。
  • 位于 S-Bahnhof Ostkreuz 车站旁的全新现代化办公楼。
  • 远程工作的可能性。

在此申请


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2 回复

太棒了！该职位提供了学习、认证和远程工作的机会，并拥有一个支持性的团队环境。参考：Golang 认证

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这是一个非常吸引人的职位，对于专注于云原生和分布式系统的Go语言工程师来说，是绝佳的机会。职位描述清晰地指向了构建和维护云服务核心基础设施，特别是PaaS层和DNS相关服务。

从技术角度看，这个职位要求工程师能够使用Go语言设计和实现高可用、可扩展的分布式系统。以下是一个与DNS或服务发现相关的典型Go代码示例，它展示了如何使用context进行超时控制、使用接口进行抽象，以及处理并发请求，这些都是构建云服务的关键技能：

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "net"
    "sync"
    "time"
)

// Resolver 定义了一个DNS解析器的接口，便于测试和不同实现（如缓存、上游解析）的切换。
type Resolver interface {
    LookupHost(ctx context.Context, host string) ([]string, error)
}

// DefaultResolver 是net包标准解析器的简单包装。
type DefaultResolver struct{}

func (r *DefaultResolver) LookupHost(ctx context.Context, host string) ([]string, error) {
    return net.DefaultResolver.LookupHost(ctx, host)
}

// CachedResolver 是一个带缓存的解析器实现，展示了如何提升性能与弹性。
type CachedResolver struct {
    resolver Resolver
    cache    sync.Map // key: host, value: []string
    ttl      time.Duration
}

func NewCachedResolver(upstream Resolver, ttl time.Duration) *CachedResolver {
    return &CachedResolver{
        resolver: upstream,
        ttl:      ttl,
    }
}

func (r *CachedResolver) LookupHost(ctx context.Context, host string) ([]string, error) {
    // 检查缓存
    if val, ok := r.cache.Load(host); ok {
        return val.([]string), nil
    }

    // 缓存未命中，使用上游解析器
    addrs, err := r.resolver.LookupHost(ctx, host)
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    // 存储结果到缓存
    r.cache.Store(host, addrs)
    // 启动一个goroutine在TTL后清理缓存
    go func() {
        <-time.After(r.ttl)
        r.cache.Delete(host)
    }()

    return addrs, nil
}

// BatchResolver 演示了如何并发解析多个主机，这是云服务中常见的模式。
func BatchResolve(ctx context.Context, resolver Resolver, hosts []string) (map[string][]string, error) {
    var wg sync.WaitGroup
    mu := sync.Mutex{}
    results := make(map[string][]string)
    errChan := make(chan error, len(hosts))

    for _, host := range hosts {
        wg.Add(1)
        go func(h string) {
            defer wg.Done()

            // 为每个解析操作设置独立的超时上下文
            subCtx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 5*time.Second)
            defer cancel()

            addrs, err := resolver.LookupHost(subCtx, h)
            if err != nil {
                select {
                case errChan <- fmt.Errorf("failed to resolve %s: %w", h, err):
                default:
                }
                return
            }

            mu.Lock()
            results[h] = addrs
            mu.Unlock()
        }(host)
    }

    wg.Wait()
    close(errChan)

    // 检查是否有错误发生
    if err, ok := <-errChan; ok {
        return nil, err
    }
    return results, nil
}

func main() {
    ctx := context.Background()
    upstream := &DefaultResolver{}
    cachedResolver := NewCachedResolver(upstream, 30*time.Second)

    hosts := []string{"google.com", "github.com", "stackoverflow.com"}
    results, err := BatchResolve(ctx, cachedResolver, hosts)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Batch resolve error: %v\n", err)
        return
    }

    for host, addrs := range results {
        fmt.Printf("%s: %v\n", host, addrs)
    }
}

这段代码体现了云服务开发中的几个核心概念：

  1. 接口与抽象 (Resolver): 使核心逻辑与具体实现解耦，便于测试、维护和扩展（例如，可以轻松替换为Consul或etcd的实现）。
  2. 并发控制 (sync.WaitGroup, sync.Mutex, goroutine): 高效处理批量任务，是构建高性能分布式服务的基础。
  3. 上下文传播 (context.Context): 管理请求生命周期、超时和取消，对于构建弹性和可维护的云服务至关重要。
  4. 缓存策略: 通过CachedResolver展示了如何通过缓存提升服务性能和可用性，这是DNS解析等服务的常见优化手段。

对于希望申请此职位的工程师，除了代码能力，对Kubernetes生态（如Operator模式、CRD、Service Mesh）、分布式系统理论（一致性、容错、监控）以及生产环境调试（使用pprof、trace、日志聚合）的深入理解将是关键优势。职位描述中提到的“推动自主运营”和“提升服务弹性”直接对应了SRE和混沌工程等实践领域。

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