本文详细描述了SQL限流特性的需求设计方案以及使用方式，开发、测试人员可根据本文实现功能的开发、测试，DBA可根据本文合理使用SQL限流功能。

Raft算法是一种分布式一致性算法，由Diego Ongaro和John Ousterhout在2013年提出。它主要用于分布式系统中，保证系统中的数据在多个节点间保持一致性。长期以来，大部分开发者都是将Raft作为一个黑盒使用，只知道它能保证多分片的一致性，对其运行原理也停留在纸面。当面临Raft性能调优或者奇怪的Raft问题排障的时候则束手无策。

随着大数据技术的飞速发展，实时处理能力变得越来越重要。在众多实时处理框架中，Apache Flink以其强大的流处理能力和丰富的功能集，受到了广泛关注和应用。在实时业务日益增长的趋势下，这促使我们深入探索Flink的内核，以更好地保障Flink任务的维护。本次分享将重点介绍得物在Flink内核方面的探索与实践，探讨如何通过深度优化和定制，实现更加高效和稳定的数据处理能力。

尽管近年来JDK的版本发布愈发敏捷，当前最新版本号已经20+，但是日常使用中，JDK8还是占据了统治地位。JDK8如此旺盛的生命力，与其优异的兼容性、稳定性和足够日常开发使用的语言特性有极大的关系，这其中最引人瞩目的语言特性莫过于Lambda表达式。Lambda表达式语言特性引入Java语言后，赋予了Java语言更便捷的函数式编程魔力(相对匿名内部类)，同时也让其更简洁，毕竟Java代码写起来啰嗦

本文把得物在推进云原生容器技术落地过程中相关方案和实践做一些总结和梳理，欢迎阅读与交流。

随着Flink实例的迁移下云以及新增需求接入，自建Flink平台规模逐渐壮大，当前总计已超4万核运行在自建的K8S集群中，然而 Flink 任务数的增加，特别是大状态任务，每次Checkpoint 时会产生脉冲式带宽占用，峰值流量超过100Gb/s，早期使用OSS作为Checkpoint数据存储，单个Bucket 每 1P数据量只有免费带宽10Gb/s，超出部分单独计费，当前规模每月需要增加1x

背景2021年是我司着重关注生产稳定性的一年，得物社区服务早期是由PHP语言构建的单体应用支撑着日活百万用户，随着高速的发展在性能跟业务上已逐渐不能满足未来的需求与规划，在第一阶段上社区与架构团队同学提供了php + yaf、Java + spring cloud、Go + grpc + K8S的技术选型方案，考虑到服务性能与迁移成本，最终选择了 Go + grpc + K8S 作为此项工程的首选

Pulsar作为新一代MQ中间件，在底层架构设计上充分贯彻了存算分离的思想，broker与Bookeeper两个组件独立部署，前者负责流量的调度、聚合、计算，后者负责数据的存储，这也契合了云原生下k8s大行其道的时代背景。

本文将深入探讨容器SRE在日常工作中面临的挑战和如何通过专业技能和创新技术方案来定位和解决问题，确保技术平台的稳健运行。这些看似“摸不着头脑”的琐碎事务，实际上是确保企业技术架构弹性和可靠性的关键所在。

随着得物用户规模和业务复杂度不断提升，端上网络体验优化已逐步进入深水区。为了更好地保障处于弱网状态下得物App用户的使用体验，我们在已有的网络体验大盘、网络诊断工具的基础上研发了弱网诊断能力。该工具能够高效实时诊断用户真实网络环境，同时给出精确网络质量分级，为后续App各业务场景进行针对性优化做好基础建设保障。