本文讨论了一致性中比较典型的两种场景——冗余数据存储&分布式共识决策中的一致性问题，并且根据总结了常见的解决范式，通过归纳，我们发现很多场景的解决思路非常相似，比如CPU多级缓存和redis-mysql的一致性问题，都是通过同步写+“读屏障”去解决冗余数据的一致性问题...

在上一篇中，我们聊到AI的本质是概率模型，核心是通过计算概率分布输出最优结果，还通过Dify开源平台了解了大模型交互的工程化逻辑。但实际使用中，让大模型回答“李白哪年出生”这种常识问题时顺风顺水，可一旦问“2025年某行业最新政策解读”“某企业内部产品研发规范”这类专业或时效性强的问题，它要么答非所问，要么“一本正经地胡说八道”。这并不是大模型“变笨了”，而是它从根源上就存在“知识短板”。今天我们

在上一篇中，我们聊到AI的本质是概率模型，核心是通过计算概率分布输出最优结果，还通过Dify开源平台了解了大模型交互的工程化逻辑。但实际使用中，让大模型回答“李白哪年出生”这种常识问题时顺风顺水，可一旦问“2025年某行业最新政策解读”“某企业内部产品研发规范”这类专业或时效性强的问题，它要么答非所问，要么“一本正经地胡说八道”。这并不是大模型“变笨了”，而是它从根源上就存在“知识短板”。今天我们

AI的本质是基于海量数据训练出的概率分布拟合器，所有输出都是对“最可能符合输入需求的结果”的预测。而Dify这类开源平台，通过封装Prompt工程、上下文管理等核心模块，让大模型的工程化落地变得更简单。

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本文介绍是GoDance团队在字节青训营中的一些团队协作，大家从对搜索引擎一无所知到渐渐独立去开发的过程，本文主要以截图方式展现

性能测试是一个全栈工程师/架构师必会的技能之一，只有学会性能测试，才能根据得到的测试报告进行分析，找到系统性能的瓶颈所在，而这也是优化架构设计中重要的依据。本文简单讲述了性能测试以及性能测试工具Jemeter。另外，我会将其他测试相关的文章也放在这个系列。

写这篇文章的目的主要是对过去做过的项目做一个整理，梳理项目中遇到问题和我当时的解决方案，回顾我做项目的过程，总结经验和教训，以便在来年找实习时有一个较好的思路去展示我做过的项目。

这是我在准备软件工程基础考试时根据考点整理的一份知识点汇总。

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