在软件开发领域，需求变更如同家常便饭。一个缺乏扩展性的系统，往往在面对新功能需求或业务调整时，陷入“改一行代码，崩整个系统”的困境。可扩展性设计的核心目标是：让系统能够以最小的修改成本，适应未来的变化。对于Go语言开发者而言，利用其接口、并发、组合等特性，可以高效构建出适应业务演进的系统。 本文将从架构设计原则、编码实践、架构实现模式、验证指标到演进路线，系统讲解如何设计一个“生长型”系统。
得物近年来发展迅猛，平台商品类目覆盖越来越广，商品量级越来越大。而以往得物的上新动作更多依赖于传统方式，效率较低，无法满足现有的上新诉求。那么如何能实现更加快速的上新、更加高效的上新，就成为了一个至关重要的命题。近两年AI大模型技术的发展，使得发布和审核逐渐向AI驱动的方式转变成为可能。因此，我们可以探索利用算法能力和大模型能力，结合业务自身规则，构建更加全面和精准的规则审核点，以实现更高效的工作流程，最终达到我们的目标。本文围绕AI审核，介绍机审链路建设思想、规则审核点实现快速接入等核心逻辑。
在电商营销中，会场是承载活动流量的核心阵地。得物的营销会场不仅覆盖520、七夕等活动节点，也支撑日常的"天天领券"、"疯狂周末"等高频运营场景。数据显示，会场的UV占比、GMV贡献、订单量均占平台重要比重。然而，随着业务复杂度提升，会场配置面临三大挑战。
客服知识库是一个集中管理和存储与客服相关的信息和资源的系统，在自研知识库上线之前，得物采用的承接工具为第三方知识库系统。伴随着业务的发展，知识的维护体量、下游系统的使用面临的问题愈发明显，而当前的第三方采购系统，已经较难满足内部系统间高效协作的诉求，基于以上业务诉求，我们自研了一套客服知识库。
在日常工作中，常需要通过各项数据指标，确保驱动版本项目进展正常推进，并通过各种形式报表数据，日常总结日报、周会进展、季度进行总结输出归因，分析数据变化原因，做出对应决策变化，优化运营方式，目前在梳理整理校准分析数据需要大量的时间投入、结合整体目标及当前进展，分析问题优化的后续规划。
在过去的一年里，我们团队完成了一项壮举：将近万核的 Java 服务成功迁移到 Rust，并收获了令人瞩目的性能提升。我们的实践经验已在《RUST练习生如何在生产环境构建万亿流量》一文中与大家分享。然而，在这次大规模迁移中，我们观察到一个有趣的现象：大多数服务在迁移后性能都得到了显著提升，但有那么一小部分服务，性能提升却不尽如人意，仅仅在 10% 左右徘徊。这让我们感到疑惑。明明已经用上了性能“王者”Rust，为什么还会遇到瓶颈？为了解开这个谜团，我们决定深入剖析这些“低提升”服务。今天，我就来和大家分享，我们是如何利用 Profiling 工具，找到并解决写入过程中的性能瓶颈，最终实现更高性能飞跃的！在性能优化领域，盲目猜测是最大的禁忌。你需要一把锋利的“手术刀”，精准地找到问题的根源。在 Rust 生态中，虽然不像 Java 社区那样拥有 VisualVM 或 JProfiler 这类功能强大的成熟工具，但我们依然可以搭建一套高效的性能分析体系。为了在生产环境中实现高效的性能监控，我们引入了 Jemalloc 内存分配器和 pprof CPU 分析器。这套方案不仅支持定时自动生成 P
Valkey 社区于 2024 年 09 月发布了 Valkey8.0 正式版，在之前的文章《Redis 是单线程模型？》中，我们提到，Redis 社区在 Redis6.0 中引入了多线程 IO 特性，将 Redis 单节点访问请求从 10W/s 提升到 20W/s，而在 Valkey8.0 版本中，通过引入异步 IO 线程、内存预取（Prefetch）、内存访问分摊（MAA）等新特性，并且除了将读写网络数据卸载到 IO 线程执行外，还会将 event 事件循环、对象内存释放等耗时动作也卸载到 IO 线程执行，使得 Valkey 单节点访问请求可以提升到 100W/s，大幅提升 Valkey 单节点性能。Valkey 8.0中引入的异步 IO 与 Redis 6.0 中的多线程 IO 有什么区别？Valkey8.0 中如何应用内存预取和内存访问分摊技术进一步来提升性能的？本篇文章让我们来一起看看。
信息通信技术（ICT）正经历着前所未有的变革浪潮，以大模型和生成式人工智能（GenAI）为代表的技术突破，正在引发全球产业体系的深刻变革，成为驱动企业技术架构革新和商业模式转型的关键引擎。得物是广受年轻人喜爱的品质生活购物社区。在AI鉴别、图搜、算法、安全风控等场景下都广泛使用啦GenAI技术。向量数据库作为GenAI的基础设施之一，通过量化的高维空间数据结构（如HNSW算法），实现对嵌入向量（Embeddings Vector）的高效存储、索引和最近邻搜索（ANN），支撑包括多模态数据表征在内的复杂智能应用。
volatile 作为 Java 的基础关键字，一直是个熟悉又神秘的存在。我们在日常做并发编程的过程中经常用到，我们知道在什么场景下需要用到，但却始终不清楚底层究竟做了什么。互联网上搜出来的大多数博客都在解释 volatile 关键字是为了解决指令重排序、内存可见性问题，或是什么内存屏障、缓存一致性协议一类“形而上的词汇”。而究竟什么是指令重排序，为什么要重新排序，什么是可见性问题，底层原理是什么，volatile 又是如何解决的却鲜有提及。引得 Java 开发者们如雾里看花，线上线下充满了疑惑的空气。本文将浅浅探究一下这一切的底层原理，一起来学习“没有用”的知识，各位看官看懂了可以出去和面试官对线。
