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开源云原生数据库PolarDB PostgreSQL 15兼容版正式发布上线，该版本100%兼容开源PostgreSQL 15。PolarDB是阿里云自研云原生关系型数据库，基于共享存储的存算分离架构使其具备灵活弹性和高性价比的特性，在开源PostgreSQL很好的性能表现的基础上极大增强了可扩展性和弹性。PolarDB for PostgreSQL 架构PolarDB采用云原生架构，相较于传统架

背景 整体架构介绍 与分钟级监控的区别 秒级使用场景 秒级使用 运营推广成果 后续规划

本文介绍了打点治理的概念和其对于数据质量保障的重要性，分享了日志中台在打点治理方面的解决方案与实践经验。文章从用户痛点和打点治理的难点出发，介绍了日志中台如何通过质量标准的制定、在线化流程的建设和相应的配套工具来解决这些问题。

曾经，架构师是一个受人崇拜的神圣岗位。但在互联网快速发展的黄金阶段，公司的招聘压力较大，架构师的门槛也降低了很多，所以我们看到了 PPT 架构师、只会做项目管理的架构师、不会写代码的架构师，这也让架构师这个岗位受到了很多的吐槽。 随着互联网的红利减退，各公司招人回归理性，相信架构师这个岗位要求也会回到应该有的高度。要走向架构师，综合素质的提升是必不可少的。

本文将详细探讨这个问题，并引入列式存储的概念，帮助大家更好地理解 Elasticsearch 的存储和查询机制。

本文以快速开发一个 AI 原生应用为目的，介绍了 Spring AI 的包括对话模型、提示词模板、Function Calling、结构化输出、图片生成、向量化、向量数据库等全部核心功能，并介绍了检索增强生成的技术。依赖 Spring AI 提供的功能，我们可以轻松开发出一个简单的 AI 原生应用。

缓存不仅仅可以用来存储热点数据，提升热点数据的读性能，还是业务系统中抗高并发、大流量的利器。 以秒杀系统为例，采用本地缓存+分布式缓存的混合型缓存方案时，如果整个秒杀系统前置的流量管控、流量清洗和限流等是秒杀系统流量洪峰的第一道防线，则本地缓存就是抗流量洪峰的第二道防线，而分布式缓存就是第三道防线，经过层层流量过滤，最终进入数据库的流量就比较可控了。 同时，引入本地缓存+分布式缓存的混合型缓存方案后，要考虑缓存的刷新机制，数据一致性问题，在代码落地的过程中，还要最大程度避免缓存穿透、击穿和雪崩问题，并实现代码的高度可扩展性。

所以，在JDK1.5之后，JDK中提供了并发性能更好的容器。JDK1.5及之后的版本中，提供的线程安全的容器，一般被称为并发容器。

领域驱动设计简称“DDD”，一套“知易行难”的方法论。同时我所工作的这些年，尤其在某大厂做初创项目的那段时间，经常会产生各式各样的“思想碰撞”，特别在设计中台基建类领域时，为了保证充足的扩展性和稳定性，都要好好的“碰撞”一下。虽然在设计过程中，每个人的想法不尽相同，但是最终达成一致的那一刻，每个人的技术思想都会得到提升。

这份清单的目标是为软件工程师成为软件架构师提供一个路线图，或帮助现有的软件架构师提升他们的角色。即使你已经是经验丰富的软件架构师，这些资源也很可能对你有帮助，弥补任何知识空白、寻找清晰的思路或获得新鲜的见解。

大部分程序员，想必都会有一个常用的抓包代理工具； 但在座的各位，可曾见过这样一款集成在 Web 应用中的代理工具？

目录 一、为什么要分享这个话题？ 二、为什么要打造技术影响力？ 三、怎么提升技术影响力？ 1. 输入-多学习自己对应领域的知识 2. 输出-Github项目贡献 3. 技术文章 4. 演讲 4.1 怎么上行业大会演讲？ 4.2 怎么讲？演讲技巧？ 5. 出书 四、总结

目录 系统简介 ”武功秘籍” 总结

首席数据官 (CDO) 是组织内数据的代言人，并将数据视为战略性企业资产。 CDO 的角色正在不断发展，在行业中获得了巨大的关注，其成功对于推动组织的增长和创新至关重要。 CDO 必须将其角色从防御性数据战略转变为进攻性数据战略，接受变革推动者的角色，并负责为组织创造价值。这就是成功的秘诀。

BI驱动派观点：BI是数据运用的重要场景，数据中台要建得好、用得好，是离不开BI的。关于这个观点其中有网友的留言十分到位：“对于大部分企业的数据中台团队而言，BI是唯一的业务，BI不仅是数据中台脸面也是数据中台的灵魂。” 治理先行派观点：数据中台建设的关键还是要看数据治理，没有治理的数据，就是“垃圾级、垃圾出”，BI做的再漂亮，也是个“然并卵”！ 这两派的观点各有各的道理，说的都很在理。那么，有人就问了：数据中台的灵魂到底是什么？今天针对这个话题，聊一聊我的想法和思考。

使用消息队列可以帮助我们实现系统解耦、流量管控等功能。但使用过程中可能会遇到各种各样的问题，比如系统资源使用率高、集群节点宕机等，进而影响我们生产业务正常开展。为了不让消息队列失控，增加监控是非常必要的。今天来聊一聊 Kafka 有哪些重要的监控指标。

Istio是下一代的微服务，也是云原生的核心基石，重要性不言而喻，下面我就全面来详解Istio

智慧门诊系统旨在从一定程度上解决患者面临的三长一短（挂号、看病、取药时间长，医生问诊时间短）的问题。实现“诊前、诊中、诊后”实时智能一体化，整合完善医院工作流程。围绕门诊看病的各个环节，让患者全程手机有提醒，让患者少排队、少跑腿、看病更简单，获得全流程的陪伴服务从而有效提升就医体验。

我们通过策略模式将不同商品来源渠道的业务逻辑解耦，保留共性，各自实现自己的差异化逻辑，为未来的业务需求变更提供扩展性；通过状态机的引入明确和规范了新品流程中的状态流转，确保状态正确、合法地流转，同时为未来的业务流程的变更打下坚实的基础。 本次改造一方面解决了目前实现中的顽疾，降低了现有代码的上手难度，另一方面也兼顾了开发效率，后续不管是新增来源渠道或是修改业务流程，都可以保障代码修改范围的可控、可测，也不会增加额外的工作量，能够更有效、更安全稳定地支撑业务

目录 一、模型推理优化 二、量化简介 1. base 2. 对称/非对称 三、LLM的量化 1. Challenges in LLM Quantization 2. GPTQ 2.1 量化过程 2.2 group_size 2.3 重排 desc_act 2.4 算子 3. AWQ 3.1 搜索 3.2 效果 四、总结 五、Reference