Spring 应用中的 JIT 编译优化摘要 JIT（即时编译）是提升 Spring 应用性能的关键技术。本文分析了 JIT 在 Spring 环境中的工作原理和优化策略： 核心机制：Spring 应用的频繁执行方法会被 JIT 编译为本地机器码，HotSpot 的两级编译架构（C1快速编译/C2深度优化）特别适合 Spring 服务类应用。 与 Spring 的交互： Bean 创建和代理类成为

GSYVideoPlayer是一款国产开源移动端视频播放器框架，支持Android/iOS双平台，具有轻量级、高性能和易扩展特点。其核心架构采用分层设计，支持多播放引擎（MediaPlayer/IjkPlayer/ExoPlayer/AVPlayer），提供首屏秒开、多分辨率切换等高级特性。实现包含播放控制器、弹幕系统和智能缓存机制，适用于短视频、直播回放、教育等多种场景。通过分层架构、预加载机制

摘要： CDC（变更数据捕获）技术通过解析数据库事务日志实现毫秒级数据同步，解决传统ETL高延迟问题。核心技术包括日志解析（如Debezium、Flink CDC）、事件流处理和Schema管理，适用于实时数仓、微服务等场景。生产环境需关注一致性保障（Kafka事务+Checkpoint）、Schema变更处理和性能优化（并行快照/压缩协议）。关键方案对比显示，基于日志的CDC在性能与源库影响方面

Spark MLlib提供了一套完整的机器学习流程支持，包括数据准备、特征工程、模型训练、评估和部署。核心是Pipeline API，将多个转换器和估计器串联成工作流。数据准备阶段通过DataFrame进行数据清洗和特征提取；特征工程阶段使用各种转换器进行特征编码、归一化和合成；模型训练支持分类、回归、聚类等算法；模型评估提供多种评估器；最后可将训练好的模型保存并部署用于预测。整个流程强调Data

C4模型是一种轻量级软件架构可视化方法，包含四个层次：系统上下文图(展示系统边界及其与外部实体的交互)、容器图(描述可独立部署的技术单元)、组件图(细化容器内部结构)和代码图(详细实现)。此外还有系统景观图(企业级系统布局)、动态图(业务流程交互)和部署图(物理环境配置)三个扩展视图。该模型通过逐层细化、多维度视角，帮助不同角色理解系统架构，支持从需求分析到代码实现的完整开发周期，是沟通与文档化的

本文介绍了如何使用Apache Spark的DataFrame API进行电商数据分析。通过构建模拟数据集（用户、订单、产品信息），演示了从创建SparkSession、定义数据结构到执行分析的完整流程。示例代码展示了如何注册临时视图并执行多种分析任务，包括用户行为分析、销售趋势跟踪、产品表现评估和区域销售分析。文中还提供了优化配置建议，如设置适当的分区数，并强调了生产环境应使用集群模式。该实现为

摘要：本文介绍如何利用Grafana+ClickHouse构建TTL数据清理进度监控系统。通过配置Grafana数据源连接ClickHouse，创建包含5个核心面板的仪表盘：待清理Parts数量/数据量、各表TTL状态分布、历史清理记录、清理延迟分析和TTL策略概览。重点展示system.parts和system.part_log表的SQL查询方法，支持监控过期数据量、清理效率、策略执行延迟等关键

Grafana 是一款开源的指标可视化和监控分析平台，与 Prometheus 深度集成。本文系统讲解了 Grafana 的使用方法，包括 Docker/Linux 环境安装、配置 Prometheus 数据源、导入现成 Dashboard（如 Node Exporter 主机监控和 JVM 应用监控）以及创建自定义 Dashboard 面板。文章详细介绍了面板配置流程，包括 PromQL 查询语

本文展示了如何使用Apache Flink的DataStream API进行批处理电商数据分析。虽然DataStream API主要用于流处理，但在批处理模式下同样高效，适用于统一处理历史和实时数据的场景。文章实现了一个完整的电商订单分析系统，包含5个核心分析任务：每日销售趋势分析、热门商品类别排名、用户消费行为分析、地域销售分布以及异常订单检测。代码示例展示了如何配置批处理环境、定义数据模型、实

三大数据湖方案对比解析 Delta Lake、Apache Iceberg和Apache Hudi是当前主流的数据湖解决方案，各有其核心优势。Delta Lake由Databricks发起，支持Spark/Flink等引擎，提供ACID事务和Z-Order优化；Iceberg源自Netflix，具有隐式分区和低存储放大率的特点；Hudi由Uber开发，擅长增量处理和CDC场景。在云平台集成方面，I