KaptureCX通过重构数据架构实现业务分析性能飞跃。针对电商、医疗等领域的客户支持平台特性，其原有ClickHouse方案在处理高频工单状态更新（日均数百万次）和多表关联查询时面临严重瓶颈。通过迁移至StarRocks主键模型解决Upsert问题，利用Colocate Joins优化复杂查询，结合RisingWave+Kafka构建实时CDC管道，最终将查询响应从数十分钟降至毫秒级，报表交付周

本文重点聚焦 **FE JVM Heap** 内存问题，覆盖监控配置、日志分析、工具使用与典型案例。文中案例均已脱敏处理，讨论版本以 **3.5 及之前版本**为主。堆外内存（Direct Memory / Native Memory）、工具崩溃、操作系统层面问题不作为重点展开，但会补充 2 个堆外内存相关实战案例。

文章摘要：传统数据库设计难以应对AI Agents的高频并发查询需求。StarRocks通过五大创新方案解决这一挑战：1）自愈合查询优化应对AI生成SQL的不确定性；2）实现秒级数据时效与查询性能平衡；3）分层架构支撑爆发式查询并发；4）开放数据访问支持多源异构查询；5）语义理解确保业务准确性。其向量化引擎、MPP分布式架构和智能缓存机制可支持数万QPS的并发压力，同时通过持续学习机制不断优化查询

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作为伴随改革开放浪潮成长起来的中国领先电子企业，TCL 拥有 13 万员工，业务遍及 160 多个国家和地区，全球累计服务用户超 9.6 亿。如此庞大的企业体量和业务规模，构建统一的数据分析平台势在必行。

11月 26-27 日，Apache Flink （以下简称 Flink）社区官方技术大会 Flink Forward Asia 2022 将在线举行，聚集国内外一线厂商围绕 Flink 生态的生产实践经验进行分享。

JNI Connector 的背景是 StarRocks 对于数据处理的组件是 C++ 程序编写的，但是数据湖组件提供的 SDK 大多数是 Java 的，没有 C++ 的 SDK，如果 StarRocks 想要通过 BE 访问数据湖组件底层数据的话，只能访问它原生的 ORC/Parquet 等格式，无法应用这些组件所提供的高级功能。A：在从 Paimon 读取完 ODS 层的数据后，会流入 Sta

下一代 AI-first Lakehouse 的构建是一个系统性工程，需要从数据处理、存储引擎、计算架构、Agent 支持以及平台生态进行全方位升级。核心目标是打破结构化与非结构化数据的壁垒，将 AI 能力从应用层下沉至内核层，构建真正面向 AI 时代的新一代数据平台。

从整体视角来看，StarRocks 的 I/O 执行链路通过 Morsel、Scan Operator、ChunkSource、ScanTask 与 ChunkBuffer 等组件的协同配合，构建了一套从数据调度、任务拆分到异步执行与结果消费的完整闭环。数据被以更细粒度拆分为可调度单元，通过动态队列实现负载均衡；扫描任务以异步方式下沉到 IO 线程池执行；读取结果再通过缓冲机制与计算链路解耦，从而

开源无国界。在本期「StarRocks 全球用户精选案例」中，我们走进全球领先的数字化体育平台——Fanatics。作为各大体育联盟（如 NFL、NBA、MLB）的官方合作伙伴，Fanatics 运营着 900 多家在线商店，服务全球超 1 亿用户。在这些业务背后，Fanatics 每天需要处理约 10 亿条事件数据，涵盖 800 多种事件类型。从个性化推荐到实时库存决策，高效的数据处理能力已成为