RAG 选型避坑：5 种主流方案对比，轻量场景 vs 大规模场景怎么选？
今天这篇文章，基于10+企业级RAG落地经验，拆解5种主流RAG方案的底层逻辑、实测效果，给出“轻量场景（数据量<10万条，并发<100 QPS）”和“大规模场景（数据量>100万条，并发>500 QPS）”的选型框架与实操步骤，帮你精准避坑。 ...
CodeSpirit-考试预生成方案（开源）
1. 概述 1.1 背景 在考试系统中，当大量学生同时开始考试时，系统需要为每个学生创建考试记录（ExamRecord）和答题记录（ExamAnswerRecord）。传统的"按需创建"模式在高并发场景下存在以下问题： 性能瓶颈：每次开始考试都需要执行数据库写入操作，响应时间在 200-500ms ...
PowerDotNet平台化软件架构设计与实现系列（18）：商品管理平台
商品系统是电子商务的核心系统之一，是各种电商业务展开的基础和起点，没有调查就没有发言权，个人也深度参与设计开发和维护过商品系统，本文简单分享下PowerDotNet重写过的商品平台系统。 十多年前我刚入行，首次接触电商业务系统开发，开发重点集中在财务、库管、订单等这些需要后台强力支持的系统，反而对商 ...
搜索数据库表的性能优化过程
问题背景 做一个数据库表查看、标注与分析的工具软件。 \(Table\)是数据库中表的信息（information_schema.tables）；\(Documentation\)是\(Table\)的数据字典文档，存储在本地文件中；\(Annotation\)是对\(Table\)的额外标注信息， ...
流量洪峰下的交通指挥家：详解负载均衡与限流实战
负载均衡：聪明的交通指挥家 如果说水平扩容是为系统增加了更多的“工作车道”，那么负载均衡就是站在车道入口处的交通指挥家。它的存在，是为了回答一个根本性问题：当成千上万的请求同时涌来时，如何将它们高效、公平且智能地引导至后端的服务集群，从而避免任何一条“车道”因拥堵而瘫痪？ 负载均衡的本质，是将单一的 ...
流量洪峰冲不垮的秘密：揭秘系统过载保护的核心防线
系统流量如潮汐般涨落，瞬时的洪峰可能将最坚固的系统冲垮。如何确保核心服务在极限压力下依然稳如磐石？答案在于构建一套分层协同、动态弹性的过载保护机制。这并非单一技术的堆砌，而是一门融汇了预判、隔离、调度与自愈的系统工程艺术。 本文将深入剖析这套多层防护体系的构建之道：从最外层的流量调度（负载均衡），到 ...
化整为零、分而治之、异步编排：一文读懂现代并发的底层心法
LongAdder：化整为零，热点分散 在Java多线程编程中，原子变量（如AtomicLong）通过CAS操作实现线程安全的累加。然而，在高并发场景下，大量线程争抢同一原子变量会引发严重的缓存一致性问题。 1）缓存行伪共享：多个线程频繁更新同一缓存行，导致缓存失效和MESI协议频繁触 ...
由模块联邦引发的思考
用「模块联邦+npm monorepo」构建我的技术沉淀体系：让开发能力螺旋式上升 作为开发者，你是否也有过这样的困惑： 开发新项目时，总遇到似曾相识的功能，但翻遍旧项目、笔记才勉强复现；临时吃透的知识点，项目稳定后很快遗忘，下次遇到仍像“第一次接触”；整理的技术笔记东一榔头西一棒槌，风格杂乱，时间 ...
深入解析 Disruptor：从RingBuffer到缓存行填充的底层魔法
Disruptor，这一由英国金融巨头LMAX匠心打造的高性能并发框架，自诞生之初便肩负着在处理生产者-消费者问题时，追求极致吞吐量与超低延迟的使命。令人瞩目的是，LMAX公司凭借Disruptor框架，成功将订单处理速度飙升至每秒600万次交易（Transactions Per Second，TP ...
并发编程的三大基石：从底层逻辑聊透“同步、互斥与分工”
当单核性能的狂飙突进时代缓缓落幕，多核架构已成为算力增长的主旋律。然而，更多的核心并不天然等同于更强的性能。这就像将一条单行道拓宽为多车道高速公路，如果缺乏高效的交通调度系统，车辆（线程）间的抢道与拥堵（锁竞争）反而会造成更严重的瘫痪。 Java，作为企业级应用的中流砥柱，其并发设计的智慧恰在于此： ...
像Git一样管理数据：深入解析数据库并发控制MVCC的实现
MVCC 多版本并发控制（Multi-version Concurrency Control， MVCC）是一种通过维护数据多个版本来实现并发控制的技术。其基本思想是为每次事务生成一个新版本的数据，在读数据时选择不同版本的数据即可以实现对事务结果的完整性读取。在使用MVCC 时，每个事务都是基于一个 ...
AI真的太好用啦！Aspire Dashboard集成GitHub Copilot。
一键解析数百条日志，秒懂复杂错误追踪，AI助手让调试效率飞升！ 在.NET Aspire 9.3版本中，微软做了一项创新性的集成：将GitHub Copilot直接嵌入Aspire Dashboard，使其变身为一款智能调试助手。这个功能将AI的强大分析能力与分布式应用的监控诊断深度融合，为开发者带 ...
守护“真相之源”：深入理解数据库的预写日志(WAL)与检查点技术
如果说缓存和消息中间件处理的是流量的“流动”问题，那么数据库系统要解决的，则是数据的“存在”问题——即数据的最终正确性与持久性。它是整个系统的“真相之源”（Source of Truth）。 日志技术 在考虑数据库系统的持久性时，关键的考虑因素是如何在数据库中实现数据的持久化。例如，在关系型数据库中 ...
从硬盘I/O到网络传输：Kafka与RocketMQ读写模型及零拷贝技术深度对比
消息写读 在Kafka的数据存储架构中，一个主题由一个或多个分区组成。在物理存储上，每个主题-分区都对应着硬盘上的一个独立目录，而消息数据则以日志段文件（Log Segment）的形式存储在这些目录中。随着数据的不断写入，当一个日志段文件达到预设的大小（例如1GB）或时间阈值时，它会被关闭并变为只读 ...
【大数据高并发核心场景实战】缓存层 - 读缓存
前面已经完成了数据持久层的讲解，接下来将围绕数据库数据频繁读写的问题探讨缓存层的实战，本篇文章，我们就来聊聊缓存界的“头号网红”——读缓存。这玩意儿大家常用到都快用出“包浆”了，所以基础操作就此掠过，着重对比下常见缓存方案的优劣。 ...
OrchardCroe业务实践 -- 金税四期云端开票内网邮件无法接入方案
UI 系统UI基于 百度 amis ，目前这个模块是嵌入在 vue-typescript-admin 的脚手架项目上的， 在vue2 项目上搭建了一个 amis json渲染器引擎 页面设计的json数据保存在服务端，方便后续热更新，且不用发布前端代码 服务端 服务端基于OrchardCore 的Q ...
从局部性原理到一致性模型：深入剖析缓存设计的核心权衡
缓存：高速存取数据的前哨站 缓存的根本思想，源于一个在计算机科学中被反复验证的黄金法则——局部性原理（Principle of Locality）。该原理包含两个层面： 1）时间局部性（Temporal Locality）：如果一个数据项被访问，那么在不久的将来，它极有可能被再次访问。例如，一篇热门 ...
万丈高楼平地起：从“输入-处理-输出”第一性原理，看懂系统架构的演进
系统设计的复杂性，往往源于其需要应对的外部压力。对于互联网应用而言，用户规模的增长和流量的瞬时波动，是其必须面对的常态。一个未经深思熟虑的系统，在流量洪峰面前可能会变得迟缓甚至不可用，直接影响用户体验与业务目标。 因此，构建一个能够从容应对压力的系统架构，便成为一项核心的工程命题。 本文将探讨一种行 ...
内存泄漏 vs. 内存溢出：剖析Java虚拟机两大内存绝症的病因与疗法
内存泄漏和内存溢出是Java程序中最常见的两类内存管理问题。它们都与内存息息相关，但本质、成因和解决方法截然不同。 内存泄漏 内存泄漏指的是程序在向系统申请内存后，由于设计缺陷或编码错误，导致某些已经不再被使用的对象仍然被引用链持续持有，从而无法被垃圾回收器识别和回收。这些无用对象会像僵尸一样永久地 ...
告别漫长GC停顿：深入解析G1如何实现可预测的毫秒级响应
G1（Garbage-First）垃圾回收器是一款面向服务端应用、为大内存和多处理器系统设计的革命性垃圾回收器。G1的核心设计目标是在满足高吞吐量的同时，建立一个“可预测的停顿时间模型”（Pause-Time Model），让使用者可以明确指定在一个长度为M毫秒的时间片段内，消耗在垃圾回收上的时间大 ...
