随着分布式微服务的发展，一个普通的应用可能会依赖于许多其他服务，这给系统的限流降级、优化改造等操作带来了困难。在没有明确强弱依赖关系的情况下，我们很难有效地进行这些操作。为了解决这个问题，强弱依赖治理成为了一种科学的手段。通过强弱依赖治理，我们可以持续稳定地获取应用间的依赖关系、流量以及强弱等数...

   站外广告投放平台在做推广管理状态优化重构的时候，引入了四个定时任务。分别是单元时间段更新更新任务，计划时间段更新任务，单元预算撞线恢复任务，计划预算撞线恢复任务。

倒排索引（英文：Inverted Index），是一种索引方法，常被用于全文检索系统中的一种单词文档映射结构。现代搜索引擎绝大多数的索引都是基于倒排索引来进行构建的，这源于在实际应用当中，用户在使用搜索引擎查找信息时往往只输入信息中的某个属性关键字，如一些用户不记得歌名，会输入歌词来查找歌名；输入某个节目内容...

数据中台在普通开发者来说，感觉就是有很多功能，那么具体有哪些呢？就算是一名普通开发者，也应该知道数据中台具备哪些功能，里面的具体功能模块也应该熟悉，技术人员的立命之本。

返回结果后有中间处理导致总数减少 检查结果：网上有人遇到 对返回结果有类型转化导致total错误的情况， 以此类推，发现当前代码虽没有对返回结果进行类型转换但是对mapper返回的结果更换了实例对象然后将更换后的对象包装， 进一步查看包装成PageInfo<T>时源码并没有关于total参数的处理，PageInfo<T>构造...

一、前言在大型软件系统中，随着业务的发展和变迁，部分代码线上已经废弃或者出现冗余，由于种种原因没有被及时删除和治理，随之而来的是代码维护成本提升。 代码精简的价值如上图所示，并由此成为服务治理的一个重要方向，在业界头部企业也有对应的治理项目谷歌【死神】项目，用机器人大规模删除代码：二十多年积累...

研发技术规划重点对所负责系统的技术架构升级、技术债问题以及运维问题进行梳理并根据梳理的问题制定匹配的方案，据此方案提前进行技术储备和资源预留。

2月14日晚间，Gartner公布了2024年度Gartner Power of the Profession供应链大奖，京东集团荣获供应链技术创新奖，成为获得该奖项的唯一亚洲企业。Gartner Power of the Profession供应链奖项已经举办十年，是衡量企业供应链创新能力的国际权威奖项。据悉，入围决赛的共有5家企业，另外4家分别是谷歌、思科、MTN集团、Al...

笔者是一个后端Coder~，开发工具使用Idea和VsCode。在过去我一直尝试找到一款适合自己的智能代码辅助工具，来告别繁琐的重复性编码，好提高开发效率。直到AIGC和AI Agent的迅速发展，越来越多的AI编码辅助工具百花齐放。宣告天下-生成式编码新赛道的来临。于是开始使用Github Coplilot、Bito、 Duet AI、CodeWhisperer、...

博弈论是一门很有趣的学科，本文将以博弈问题《三个枪手》为脉络，从零基础开始介绍博弈论，和大家一起博弈论是如何解决实际问题的。希望通过本文，让大家都能听懂博弈论。

AIGC内容生成平台是京东出品的一款基于AI大模型的生成式内容生产工具，它可以帮助用户快速、高效地生成堪比棚拍质感的商品场景图和堪比专业写手的营销文案，让摄影小白1分钟制作百张商品图，百篇营销文案。

导语：没人怀疑，2024 年，AI 依然将是科技界的主角。上个月，OpenAI 推出了可以生成 60 秒高清视频的视频生成模型 Sora，掀起了对多模态模型的进一轮讨论。多模态大模型技术的最新进展如何？这一波新技术，对于行业和消费者的体验会带来哪些变化？面对一波波快速、热闹的突破和变化，技术人员该如何适应多模态 + 大模型...

京东 ES 支持 ZSTD 压缩算法上线了，这是一种高性能、低成本的压缩算法，能够提高数据存储和传输的效率，同时降低存储和带宽成本。ZSTD 算法是一种快速压缩算法，可提供比其他压缩算法更高的压缩比和更快的压缩速度。这意味着，京东 ES 用户可以更高效地存储和传输数据，同时节省存储和带宽成本。此外，ZSTD 算法还具有...

2023年，大语言模型以前所未有的速度和能力改变我们对智能系统的认知，成为技术圈最被热议的话题。但“百模大战”终将走向“落地为王”，如何将大语言模型的强大能力融入实际业务、产生业务价值成为致胜关键。

京东自营和商家自运营模式，以及伴随的多种运营视角、多种组合计算、多种销售属性等数据维度，相较于行业同等量级，数据处理的难度与复杂度都显著增加。如何从海量的数据模型与数据指标中提升检索数据的效率，降低数据存算的成本，提供更可信的数据内容和多种应用模式快速支撑业务的数据决策与分析，是数据团队去年聚焦...

推荐领域算法模型的在线推理是一个对高并发、高实时有较强要求的场景。算法最初是基于Wide & Deep相对简单的网络结构进行建模，容易满足高实时、高并发的推理性能要求。但随着广告模型效果优化进入深水区，基于Transformer用户行为序列和Attention的建模逐渐成为主流，这个阶段模型的特点是参数的体量、网络结构复杂度呈...

2月14日晚间，Gartner公布了2024年度Gartner Power of the Profession供应链大奖，京东集团荣获供应链技术创新奖，成为获得该奖项的唯一亚洲企业。Gartner Power of the Profession供应链奖项已经举办十年，是衡量企业供应链创新能力的国际权威奖项。据悉，入围决赛的共有5家企业，另外4家分别是谷歌、思科、MTN集团、Al...

HarmonyOS是一款“面向未来”、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。在传统的单设备系统能力的基础上，HarmonyOS提出了基于同一套系统能力、适配多种终端形态的分布式理念，能够支持多种终端设备。

测试生产监控发现数据库死锁报错：org.springframework.dao.DeadlockLoserDataAccessException:

随着业务需求的不断增加和产品的逐步完善，我们应用对应的代码库也在日益庞大，其中有用的、无用的、低频使用的、灰度验证的等各种类型的代码堆积在一起，给后续接手的同学增加了很多的维护和学习成本。有些代码逻辑缺乏文档说明，无人能看懂，更不敢随意修改。当有新需求需要改动这些代码时，大多数选择都是重新写一套...

1.keys命令keys命令相信大家应该都用过，该命令会遍历整个redis的字典空间，对要查找的key进行匹配并返回。就像官方文档所说：在生产环境使用该方法的过程中要非常小心，因为redis服务器在执行该命令的时候其他客户端读写命令都会被阻塞。使用方法： {代码...} 示例： {代码...} 2.redis的HashTable（字典）keys命令，是...

在日常工作中经常会遇到系统应用出现full gc、cpu内存飙高等场景，如果想要快速解决这些线上问题就需要首先能快速定位，最好能定位到具体代码。本文旨在通过一款线上监控诊断产品，阿里巴巴的arthas（阿尔萨斯）内部集成的火焰图工具async-profiler结合自身系统应用中的使用，方便我们能够快速定位线上问题。

JavaScript是ECMAScript的实现,由ECMA 39(欧洲计算机制造商协会39号技术委员会)负责制定ECMAScript标准。

前言：当程序员👨🏻‍💻遇到难以解决的bug时，大家都会说同样的口头禅：真是见了鬼了（建国后不可以）现象：手机电池栏左黑右白，如下图  👈🏻左边的时间是黑色的字体，右边的信号和电池是白色的字体👉🏻，这种感觉就像电池栏在呼喊：我与你之间虽只差一个灵动岛的距离，却已是黑白相隔心路历程：初步断定应该是UIStatusBarS...

一、下载可通过官网下载： [链接]二、安装（经过实践了）    三、配置•nodejs&ohpm配置 •SDK配置   •等待（这块还是稍微有点慢，不要焦急😂）四、应用（demo）•HelloWorld工程创建（选择应用模板，继续点击Next即可创建完成） •添加设备（此处我添加的是手机虚拟设备）  •设备命...

1 引言第一次在社区发文聊ADR（架构决策记录）是在2022年8月份，在文章（ 轻量级ADR机制 ）中，详细介绍了以下几个主题：•团队研发面临的主要问题•ADR的结构剖析•ADR的存储形式•ADR在研发流程中所处的位置•ADR常见的误区与疑问在实践中发现仍然有一些普遍性问题与挑战可以探讨。2 研发团队一些普遍现象视角一：架构决策...

EBI架构(Entity-Boundary-Interactor Architecture) 领域驱动设计(Domain-Driven Design) 端口与适配器架构(Ports & Adapters Architecture,又称为六边形架构) 洋葱架构(Onion Architecture) 整洁架构(Clean Architecture) 事件驱动架构(Event-Driven Architecture) 命令查询职责分离模式(CQRS，即Command Query Respons...

随着业务系统和底层中间件服务的复杂度不断增加，传统手工运维方式面临着诸多挑战和限制。人工编写运维脚本显得非常低效，同时手动执行运维操作存在着巨大风险。在此情况下，推动运维自动化成为运维人员必须落地实施的工作。运维同学如果可以有地方自主通过编码的方式，实现各种自动化任务和运维功能。不仅可以提高效率...

最近在阅读查询优化器的论文，发现System R中对于Join操作的定义一般分为了两种，即嵌套循环、排序-合并联接。在原文中，更倾向使用排序-合并联接逻辑。

2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少