线上 Redis 内存告警，--bigkeys/--memkeys 只能看到每种类型最大的那一个，redis-rdb-tools、HDT3213/rdb 又都解析不了 Redis 7.4+ 的 RDB 12 格式。本文用 redis-rdb-cli 导出全量 Key，灌进ClickHouse/MySQL 跑 SQL，按前缀逐级下钻，揪出 120 万个小 Key 同前缀堆出的 3GB 隐藏大户，并给

本文分享了Claude Code用户管理AI编码规则的经验。作者提出将规则分为CLAUDE.md（常驻记忆）和Skills（按需触发）两类，并采用三层组织架构：用户级存放通用规则，项目级存放专属规则，中间层通过软链共享跨项目规则。这种分层方法解决了规则同步混乱的问题，同时优化了token使用效率。文章还探讨了规则跨工具兼容的挑战，指出不同AI工具有各自的规则文件格式和加载机制。最终方案通过&quo

本文详细介绍了使用DBeaver工具进行MySQL数据库导出与导入的完整流程，包括图形化操作步骤和命令行配置方法。重点解析了导出时需配置Local Client路径，导入前需创建目标数据库等关键环节，并针对三个常见问题提供了解决方案：1）localhost连接问题建议改用127.0.0.1；2）GTID冲突可通过导出参数或重置主库解决；3）首次使用需正确安装MySQL客户端。文章通过图文结合的方式

本文记录了一次由监控指标引发的线上故障排查过程。某台 consumer 服务器 load5 飙升至 8.5，经排查发现罪魁祸首竟是监控组件 micrometer 自身。通过 top、jstack 等工具分析，定位到 5 个 Gauge 指标导致 VM Thread 持续占用 CPU 25%，造成 safepoint 风暴问题。文章详细展示了从告警到根因的完整排查链路，包括使用 hot-stack.

摘要： 视频探讨了电商秒杀场景下库存超卖问题的解决方案。超卖主要由并发访问、数据竞争和网络延迟导致。传统数据库悲观锁和乐观锁方案存在性能差、失败率高等问题。推荐采用分布式锁（Redis/Redission）或Redis原子操作（Lua脚本）确保扣减库存的原子性。进阶方案包括两阶段预扣库存（冻结库存+确认支付）和消息队列异步处理，通过解耦提高系统吞吐量。这些方法能有效避免超卖，保障秒杀业务的稳定性。

本文介绍了如何在Android手机上调试H5页面的完整方案。通过USB连接电脑后，使用adb工具进行端口映射，让手机直接访问本地开发服务器（如Vite），配合Chrome远程调试功能（chrome://inspect）实现实时代码修改、日志查看和性能分析。重点解决了Google Pay等必须在真机测试的场景，以及触摸事件、WebView适配等移动端特有问题的调试需求。文章还推荐使用scrcpy投屏

一种 Spring + RocketMQ "自动事件总线"设计：业务 Bean 加 @RemoteEvent 注解，启动时自动创建独立 Consumer + Topic + Group。本文剖析发送侧用 ApplicationEventMulticaster 接管 Spring事件分发、消费侧扫描注解自动注册 Container 的双端实现，量化每个 Bean 至少新增 21 个线程的代价（60

凌晨被 OOM 告警叫醒？本文从 Linux 内存识别误区（看 available 而不是 free）讲起，用 top + /proc/PID/status 定位吃内存的进程；再深入 JVM 层，jstat 看 GC 趋势、jmap + MAT解剖堆转储、Arthas 在线诊断；最后归纳堆内泄漏、大对象、堆外内存、Metaspace 溢出、GC 参数不合理五大经典原因与解法。文末附完整排查 SOP

AI 中台频繁 502，但服务正常——请求压根没到后端。第一次查到 Nginx 默认超时 60s，AI 模型响应慢导致超时，改 180s 后恢复。三天后又炸，深挖发现真凶是 HikariCP 连接池：事务内调 LLM 长期占用DB 连接，池子耗尽后 Nginx 等不到响应返回 502。修复：拆事务 + 连接池扩容。两次排查、两个根因——502 不一定是网关的锅。

摘要： ClickHouse内存持续增长5天，常规排查发现MemoryTracking占18.4GiB但具体内存去向不明。system.trace_log等系统日志表体积异常（24.67GiB压缩数据），且业务表parts碎片严重（部分超500个）。通过TRUNCATE系统日志表、配置TTL和OPTIMIZE高碎片表缓解问题，但根因仍未明确。最矛盾的是ClickHouse报告占用20G+内存，而操