一个接口可能需要调用 N 个其他服务的接口，这在项目开发中还是挺常见的。举个例子：用户请求获取订单信息，可能需要调用用户信息、商品详情、物流信息、商品推荐等接口，最后再汇总数据统一返回。 如果是串行（按顺序依次执行每个任务）执行的话，接口的响应速度会非常慢。考虑到这些接口之间有大部分都是 无前后顺序关联 的，可以 并行执行 ，就比如说调用获取商品详情的时候，可以同时调用获取物流信息。通过并行执行多个任务的方式，接口的响应速度会得到大幅优化。
向量可以对物理世界的人/物/场景所产生各种非结构化数据（如语音、图片、视频，语言文字、行为等）进行抽象，如同数学空间中的坐标，标识着各个实体和实体关系。非结构化数据变成向量的过程称为向量化(Embedding)。向量检索就是对非结构化数据生成的向量进行检索，寻找相同或相似的向量，从而找到相同或相似的非结构化数据。
在本篇文章中，作者介绍了 Rust 是什么，它的历史以及 Rust 是如何备受开发者和行业的青睐。希望本篇文章能帮助读者对 Rust 这门语言有一个大概的了解。
马太效应，是社会学和经济学常用理论之一，通常指强者越强、弱者越弱的两极分化现象。如今，这股效应也在国内企业级数据洞察市场蔓延： 一方面，部分企业尚未意识到数据对于自身发展的价值，或者缺乏高效便捷的数智化产品/工具将庞杂数据变得“可看”“可用”，导致难以及时把握市场行情、做出科学决策，最终发展受限； 另一方面，深谙数据驱动的企业，则积极把握数字化时代飞速发展的红利，持续加码企业数智能力，将数据消费贯穿业务推进、管理决策、规划调整等多场景，保障业务健康、快速成长。 如何尽量缩小马太效应影响，帮助更多企业实现数据洞察领域的数字化升级，享受普惠式数据消费，正在成为现阶段的重要课题。
基于 Redis 的分布锁到底是否安全？什么情况下会失效？一个小小的分布式锁，在分布式系统中都会遇到哪些问题？看了太多的分布式锁文章，依旧云里雾里，这篇彻底给你讲清楚。
相比用户停留时间短、用完即走的 Web 页面，桌面 QQ 用户在一次登录后，可能会挂机一周以上，这段期间，如果没有严格控制好 QQ 内存占用，那么结果可能是用户交互响应变慢、甚至 Crash。在系统监控工具里，高内存占用也会被直观地反映出来，带来不好的口碑。Mac QQ 灰度期间，也听到了一些用户关于内存占用偏高的声音。既然不能置若罔闻，那么必须得痛下决心系统地来一波内存占用分析与优化。在这个过程中，团队前前后后挖出来了不少优化项，最终，可以让桌面 QQ 在内存占用上达到一个相对较低且稳定的状态。本文内容是探索桌面 QQ 内存优化上的一个阶段性小结，肯定还有更多内存优化 trick，欢迎大佬们提点。
