思考过程：案例1：项目里面有Excel文件的解析场景，试着与ChatGPT进行了交互，现将问题整理如下：1.给我写一个Java版本的excel导入解析代码（毫不客气的分配任务）2.需要支持100000000数据量（业务需求变更）3.优化代码需要支持1000

一、背景搜索推荐算法架构为京东集团所有的搜索推荐业务提供服务，实时返回处理结果给上游。部门各子系统已经实现了基于CPU的自适应限流，但是Client端对Server端的调用依然是RR轮询的方式，没有考虑下游机器性能差异的情况，无法最大化利用集群整体CPU，

问题回溯2023年Q2某日运营反馈一个问题，商品系统商家中心某批量工具模板无法下载，导致功能无法使用（因为模板是动态变化的）商家中心报错（JSON串）："code":1,"msg":"失败"负责的同事看到失败后立即与我展开讨论（因为不是关键业务，所以不需要

一、背景在京东到家购物车系统中，用户基于门店能够对商品进行加车操作。用户与门店商品使用Redis的Hash类型存储，如下代码块所示。不知细心的你有没有发现，如果单门店加车商品过多，或者门店过多时，此Key就会越来越大，从而影响线上业务。userPin:st

前言之前遇到过一个由MySQL间隙锁引发线上sql执行超时的场景，记录一下。背景说明分布式事务消息表：业务上使用消息表的方式，依赖本地事务，实现了一套分布式事务方案消息表名：mqmessages数据量：3000多万索引：createtime和statuss

背景最近双十一开门红期间组内出现了一次因Mysql死锁导致的线上问题，当时从监控可以看到数据库活跃连接数飙升，导致应用层数据库连接池被打满，后续所有请求都因获取不到连接而失败整体业务代码精简逻辑如下：@Transactionpublicvoidservic

详细解释云平台的可扩展性和灵活性云平台的可扩展性指的是平台能够根据用户需求的变化，动态地扩展或缩减计算、存储和网络等资源的能力。这种能力可以帮助用户应对业务高峰和低谷，避免因资源不足或浪费而导致的性能瓶颈或成本过高。

一、背景介绍CDP系统提供了强大的标签和群体的构建能力，面对海量数据的标签和群体，我们采用了BitmapClickHouse的存储与计算方案。详细内容可以参考之前文章。有了群体之后，它们被广泛的应用到支付，消金，财富，营销等各种核心业务的用户拉新，交易转