> 平时没做过秒杀系统，但是面试又总被问秒杀系统该如何设计？> 支撑十万，百万 QPS 的秒杀系统又该如何设计？

分布式ID 是分布式系统里面非常重要的一个组成部分，那么我们在设计分布式ID的时候，需要考虑什么问题呢？❓简单结构下是怎么实现 ID 的控制的？单实例系统：通过时间戳，系统内自增，上锁等方式保证ID的唯一性单数据库实例: 通过自增字段（不谈性能）实现ID的唯一❓微服务 + 分库分表了 ，又该如何进行控制？问题： 单个系统没办法直接感知到其他系统的ID情况，哪怕通信也要付出极大的代价起始位。

当然：类比一下我们生活的邮政系统——邮政系统要正常运行，离不开下面这四个角色， 一是发信者，二 是收信者， 三是负责暂存传输的邮局， 四是负责协调各个地方邮局的管理机构。对应到 RocketMQ 中，这四个角色就是 Producer、 Consumer、 Broker 、NameServer。在操作系统中，使用传统的方式，数据需要经历几次拷贝，还要经历用户态/内核态切换。从磁盘复制数据到内核态内存

最近无意间获得一份阿里大佬写的刷题笔记，一下子打通了我的任督二脉，进大厂原来没那么难。这是大佬写的，7701页的BAT大佬写的刷题笔记，让我offer拿到手软本文，已收录于，我的技术网站cxykk.com：程序员编程资料站，有大厂完整面经，工作技术，架构师成长之路，等经验分享。

总的来说，RocketMQ能实现每秒上十万QPS的超高吞吐量，靠的就是这些个聪明的策略和优化。它在存储、读取、I/O、网络交互以及数据复制上都动了不少脑筋，每一块儿都拿捏得死死的。你别看它搞得玄乎，其实就是把咱们开发中遇到的瓶颈一个一个给突破了。RocketMQ不止是快，更重要的是稳。稳到你几乎感觉不到它的存在，一切都在后台默默搞定。这也就解释了为啥这么多人爱用它——少折腾，效率高。最近无意间获得

如果你的 Agent 还在创建 Assistant、Thread 或 Run，眼下最危险的不是模型答错，而是请求已经没有服务可接。OpenAI 官方迁移页确认：Assistants API 于 2026 年 8 月 26 日正式 sunset，现已不可用。受影响的通常是客服机器人、知识库、长会话和工具调用应用。Assistants API 过去把配置、会话和执行过程包装成一组持久对象。官方迁移目标

Codex 跑完一次测试后，真正有用的信息常常散落在聊天窗口和终端里。比如用了什么命令、哪里失败了、为什么换方案。过几个星期再做同一件事，大家可能又要从头梳理，Codex 也可能再次遇到同样的问题。Runme Web 想解决的就是这件事。它是一种可以在浏览器里使用的开源 Notebook。这里的 Notebook，可以理解成一份能写说明、运行命令、保存结果的工作记录。工程师和 Codex 之类的编

我们先看官网的介绍Canal[kə'næl] 翻译过来是水道/管道/沟渠的意思，主要用于基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。Canal 可以帮助我们实现 MySQL 和其他数据源比如 Elasticsearch、Kafka、RocketMQ 或者另外一台 MySQL 数据库之间的数据同步。Canal 的底层原理依赖 binlog，它会模拟 MySQL 主从复制的过程，解析

大家好，我是小北这个问题听起来有点“法务味”，但其实和每个程序员都有关。因为现在很多人写代码，已经不是纯手搓了。你可能是这样工作的：打开 Claude Code / Cursor / Codex输入一句需求AI 哐哐生成 5 个文件你看一眼，跑一下测试没问题，合并上线一套流程下来，代码确实跑了。

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