用户6887849644

1、当 AI 卡住的时候切换战场。 问题： 当你在使用 cursor claude code这样的 AI 编程工具，在编程的时候，如果遇到 AI 无法实现某个功能或者无法修复某一个错误，并且反复尝试都

Prometheus 不是日志系统，乱加 user_id 等高基数标签会拖垮性能。本文从 TSDB 原理出发，教你用合理标签设计与 relabel 规则，构建轻量可靠的监控体系。

在金融级系统中，可观测性不是堆砌 ELK、Prometheus 和 SkyWalking，而是围绕业务风险构建“日志 + 调用链 + 指标 + 规则”四位一体的防御体系。

本文解析 node-exporter 的核心设计哲学：暴露原始事实，而非加工观点。通过 Counter 和 Gauge 暴露底层数据，将计算留给 PromQL，从而构建灵活、可复用的监控指标体系。

pometheus 仅用四种指标类型，构建了一套面向运维、拥抱瞬时性与无状态的监控哲学。它不追求记录“发生了什么”，而是高效回答“系统现在还好吗？”

JobFlow 放弃传统分页扫描，采用固定分片机制，有效避免因数据插入导致的边界抖动问题。该方法确保每个任务处理的数据范围稳定，从根本上杜绝漏扫和重复，提升分布式批处理的可靠性。

JobFlow 通过 Hash 分区 + Owner 判定实现无锁调度，各实例本地计算任务归属，避免无效抢锁。极端情况靠 execution_id 唯一索引兜底。

在实际开发中，并发调用多个服务（如商品详情页聚合商品、评论、库存等）能显著提升性能，但如何正确配置线程池、处理异常、控制超时、保证可观测性，是生产环境的关键挑战。

gRPC 并非 Go 专属，也不直接基于 TCP，而是构建在 HTTP/2 之上、使用 Protobuf 序列化的高性能 RPC 框架。本文从常见误区入手，结合手写示例与字节级协议分析，讲清原理、实战