在排查 CPU 问题时，有几个常见的思维误区误区一：看到 CPU 高就加机器。真相：如果是死循环或锁竞争，加机器只会让更多机器一起卡死。误区二：盲目调整线程池大小。真相：对于 CPU 密集型任务，线程数 = CPU 核数 + 1 是最佳实践。开 1000 个线程只会让 CPU 把时间都浪费在上下文切换上。误区三：忽略序列化开销。真相：很多时候，CPU 满载是因为用了性能差的 JSON 库（如某些场

原本 ChatGPT 只能在网页里写代码、生成代码你还要复制粘贴，现在接入 DevSpace 之后，它可以进一步读取本地项目、修改文件、执行命令、查看 Git diff，整个体验就更接近 Codex 这种 AI 编程工作流了。DevSpace 是一个自托管的 MCP Server，他的实现原理就是ChatGPT 支持连接外部工具，在本地跑在你本地的 MCP 服务器，通过网络隧道暴露给。/ Pro

本文介绍了使用SpringAI + Ollama + LangFuse 构建大模型应用，包括整体的架构，和使用SpringAI构建应用的各个细节，在实际项目中，每个部分都会更复杂适用于企业级定制开发、复杂对话系统、RAG知识问答。

前几天接到一个新任务，要求把以前部署在私有服务器上的项目，全都搬到云端去部署。之前的发布流程其实挺简单的，都是在本地打包好，然后通过文件传输把打好的jar包或者前端编译好的文件夹，直接替换到服务器上。挺传统也挺直接的。但这次不一样了，老板希望上线流程能更自动化，得用Jenkins实现一键部署，减少人工操作，省时省力。说实话，对于我这开发来说，哪干过这活啊。都是已经做好的流水线直接用就行了，奈何人手

大家好，我是Tony Bai。近日，在 r/softwarearchitecture 社区，引发了近百条评论的热议。这不仅仅是一个团队的技术困境，更像是一部在软件行业中反复上演的戏剧：一个稳定但“不时髦”的遗留系统，遭遇了一位满怀“宏大愿景”（和一堆时髦 buzzwords）的新领导。发帖人绝望地问道：“这究竟是合法的、富有远见的架构设计，只是我太愤世嫉俗无法看清；还是我所见过的、最明目张胆的‘简

在。

在单体时代，一个 src/main/java 往往就能跑完整业务；到了微服务，每个服务由 1-3 个小组、5-10 名工程师共同维护，生命周期长达数年。此时「工程结构」不再只是目录，而是一份。每个叶子包都提供一个示例类名，可根据需要直接拷贝到 IDE 体验，为了缩短内容，把单测目录省略了，需要的话可自行添加。下面给出一个典型 order-service 应用的完整目录树。

Sentinel是阿里巴巴开源的一款面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制熔断降级系统负载保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。Sentinel系统架构核心价值流量整形：平滑处理突发流量服务保障：保护核心服务稳定实时监控：全方位流量监控快速失败：避免资源耗尽适用场景秒杀/抢购场景第三方API调用微服务链路保护系统自适应保护通过合理使用Sentinel，可以有效提升系统

当传统数据库在处理亿级数据查询时陷入性能瓶颈，一家俄罗斯互联网巨头却默默开发出了一款能比Vertica快5倍、比MySQL快800倍的分析型数据库。“每天处理超过1000亿条记录，支持近400台服务器集群，历史总记录超过13万亿条。”这是ClickHouse在中的实际应用规模。2016年开源后，ClickHouse在全球范围内迅速获得了技术界的关注。

掌握这15个docker中最常用的命令足矣。这些命令足以搞定docker超90%场景。