呼呼哈哈837

代码的复杂度，往往就从这里开始爆炸——我们把“是什么”（Data）和“怎么做”（Behavior）混在了一锅里炖。

如果有人问我："ES 怎么才能用得更好？"我的回答是："先理解业务场景，再选择技术方案。技术的价值不在于多复杂，而在于能否优雅地解决实际问题。与大家共勉。"

如果你经历过“业务方和技术团队互相觉得对方是外星人”的沟通困境，如果你厌倦了“先设计再开发最后发现全错了”的循环，那么事件风暴（Event Storming）可能是你需要的解药。

文章系统梳理了一个广告投放系统的整体架构设计与核心技术实践，涵盖了从媒体请求接入、定向匹配逻辑、人群过滤、创意生成与下发、日志异步回流、离线报表处理等完整链路，聚焦于高并发、低延迟、易扩展等关键挑战

"分库分表"大家都不陌生。当数据量激增时，我们习惯性地写下 `userId % tableCount` 来决定数据路由到哪张表。

作者：京东工业 韦付芝 一、背景与挑战 1.升级动因 ◦Oracle长期支持策略 ◦现代特性需求：协程、模式匹配、ZGC等 ◦安全性与性能的需求 ◦AI新技术引入的版本要求 2.项目情况 ◦100+项

随着互联网技术的日益发展，技术栈迭代频繁，市场环境竞争激烈，程序员的新老接替，各种生产故障纷纷频出。 从阿里巴巴、亚马逊到前不久的B站，再到后来的csdn，到618的小红书“开盒”事件等等

前言 在前面两篇实战文章中覆盖了可观测中的指标追踪和 metrics 监控，下面理应开始第三部分：日志。 但在开始日志之前还是要先将链路追踪和日志结合起来看看应用实际使用的实践。 通常我们排查问题的方

—— 一名踩坑者的自白 📚 阅读导航 陷阱序号 致命陷阱 关键矛盾点 应急解决方案 ① 为拆而拆，过度设计 服务爆炸 vs 运维成本 康威定律+拆分三问 ② 忽视数据一致性 ACID vs BASE