某某祺

结合业务场景特征，从向量化、到向量存储、检索的全过程，进行的一次向量检索&&Qdrant的存储、性能测试。

想了想，还是把过往一段时间里，我们在稳定性建设中的实践记录下来，包含一些思路和方法，也算是一部大型踩坑记录，也只是一些实践过的野路子、野方法。

这次遇到的问题比较特殊，是在某个特定场景下会触发RocketMQ的问题。 虽然问题发生时影响可控，知道原因后还是吓出一身汗，极端情况下可能导致大面积的消费延迟。 让我们一起来看看这次的问题。

对，你没看错，64KB的老年代~一起深入JVM源码，从堆分代的初始化逻辑及顺序，到年轻代、老年代的初始化逻辑，一起分析看看64KB的老年代从何而来！

JNA - Java Native Access，在不需要`JNI or native code`的情况下更简单的使用本地库，不再手动封装JNI接口，提升效率！

这次的问题挺有意思的~ 在边缘侧我们使用K3S进行中间件、存储及服务的部署，这次突然出现的DNS解析异常，让我们着实苦了一把。

前段时间，有团队的同学在边缘服务器上遇到问题，最终定位和Linux Capabilities有关，定位过程并不复杂，回顾过往算是第二次遇到类似问题，所以还是打算记录下来。

很早之前团队就开始用的Doris，且是用在业务场景，而非大数据的聚合分析场景。 这天Doris突然连不上了，且在重启、删除元数据（迷）等一系列操作后，还是无法进行正常连接，于是开始排查。

对，没错，我又来了，还是压测。 见过夸张的，没见过这么夸张的，1600W张表， 一起看看错误姿势如何引发JMeter+InfluxDB写入问题