一.背景性能优化是一场永无止境的旅程。到家门店系统，作为到家核心基础服务之一，门店C端接口有着调用量高，性能要求高的特点。C端服务经过演进，核心接口先查询本地缓存，如果本地缓存没有命中，再查询Redis。本地缓存命中率99%，服务性能比较平稳。随着门店数据

背景在MySQL中，当我们为表创建了一个或多个索引后，通常需要在索引定义完成后，根据具体的数据情况执行EXPLAIN命令，才能观察到数据库实际使用哪个索引、是否使用索引。这使得我们在添加新索引之前，无法提前预知数据库是否能使用期望的索引。更为糟糕的是，有时

一、背景知识在ChatGPT引发全球关注之后，学习和运用大型语言模型迅速成为了热门趋势。作为程序员，我们不仅要理解其表象，更要探究其背后的原理。究竟是什么使得ChatGPT能够实现如此卓越的问答性能？自注意力机制的巧妙融入无疑是关键因素之一。那么，自注意力

步骤一：获取验证码图像首先，我们需要获取网站上的验证码图像。为了简化示例，我们将模拟一个验证码图像，包括带有缺口的滑块图像和完整的背景图像。你可以使用网络爬虫或者API来获取实际网站上的验证码图像。python复制代码获取验证码图像（模拟）importcv

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背景在高并发的系统中，通常不会打印除参数校验失败或捕获异常之外的日志，防止对接口的性能产生影响。那对于请求不符合预期的情况，我们如何快速找到是哪块逻辑影响的至关重要。Pfinder提供的链路监控，更多的是性能层面的监控，无法满足我们上述的诉求。下面我将通过

背景：最近系统内缓存CPU使用率一直报警，超过设置的70%报警阀值，针对此场景，需要对应解决缓存是否有大key使用问题，扫描缓存集群的大key，针对每个key做优化处理。以下是扫描出来的大key，此处只放置了有效关键信息。图1大key介绍:想要解决大key

一、背景从Web诞生之日起，UI自动化就成了测试的难点，到现在近30年，一直没有有效的手段解决WebUI测试的问题，尽管发展了很多的webdriver驱动，图片diff驱动的工具，但是这些工具的投入产出比一直被质疑，自动化率越多维护成本越高，大部分都做着就

开篇我是孙林，2021京东集团博士管培生，清华大学软件学院博士，工作期间提交专利5篇，获得北京亦麒麟优秀人才称号。目前，我担任算法中台研发部数据开发工程师，围绕检索增强生成应用领域开展研究工作。本文将从背景、核心工作、业务实践与反馈以及未来展望等几个方向进

背景采购系统（BIP）在经历多年演进后，系统整体复杂度和数据量俨然已经极具规模，本文着重讨论海量数据的治理存储现状：工程端实时订单库采用MySQL5.5集群，其中主库配置为32C/48G/6000G，无法归档的订单热数据占磁盘空间85%（5.1T）痛点：6