只要用 Kotlin 写过异步任务，就一定和协程的 Scope（作用域） 打过交道。协程作用域就像协程的“管理员”，负责调度它的启动、运行和终止。但很多人刚上手时，都会在 GlobalScope 和 Application Scope 这两个“全局级”作用域上栽跟头——选不对不仅代码逻辑混乱，还会埋下内存泄漏、应用崩溃的大雷。今天咱们就把这两个作用域扒透彻，让你下次再也不纠结。先抛结论：GlobalScope能不用就别用，99%的全局场景都该用自定义的Application Scope。至于为什么，咱们从 GlobalScope的 “坑”说起。
我去面试的时候滔滔不绝，感觉胜利在握，可是面试官忽然到：“什么是 MVCC，MySQL 有了各种锁？为什么还要射界 MVCC？”这是个好问题！MVCC（Multi-Version Concurrency Control）中文叫做多版本并发控制协议，是 MySQL InnoDB 引擎用于控制数据并发访问的协议。今天我就带你从 MVCC 基本原理说起，并且教你鬼狐一般隔离级别、版本连、Read View 的作用。
在做广告监测自动化之前，最先遇到的痛点就是人工监测效率极低。开发这套系统的过程，更多像是一场不断平衡"准确性、性能、跨设备兼容性"的技术实践。在移动广告监测领域，自动化、高效、可靠的广告识别与采集系统对于广告效果评估、竞品分析以及广告合规性检测至关重要。随着移动应用生态的快速发展，传统的人工监测方式已无法满足大规模、高频次、多维度的广告数据采集需求。该项目——Android广告监测系统，旨在解决这一痛点。整个系统并非一开始就成型，而是在多次迭代中逐步演进，通过不断踩坑和取舍才最终沉淀下来。
AI生成代码质量难以把控！本文分享来自美团的技术实践，三大策略破解AI编程痛点。单测快速验证逻辑正确性，安全网保护存量代码演进，TDD模式精准传递需求。告别「看起来没问题」的错觉，构建AI时代的代码质量保障体系。
在大模型驱动的智能应用浪潮中，从对话助手到智能体服务，从知识问答到代码生成，AI 输出日益倾向以 Markdown 进行结构化表达。Markdown 不仅提供语义清晰的文本规范，更成为连接大模型输出与用户界面的关键桥梁。在鸿蒙生态的移动端开发中，如何高效、流畅地渲染 AI 实时输出的 Markdown 内容？如何在保持高性能的同时，支持流式增量渲染、高度可定制样式与深度交互能力？
最近司内AI的应用尝试正在如火如荼的开展，作为移动互联网时代搜广推系统的参与者和见证者，一直在想着花时间梳理一下推荐系统的演进历程，恰好司内也有专业贡献方面的要求，就借这个机会，跟大家一起回顾一下当代推荐系统的由来，希望通过这篇文章帮当下推荐系统的从业者和新同学建立一个完整的知识脉络，并回顾一下各个关键时间节点上的里程碑事件，同时关注一下当下大模型在推荐系统这个由来已久的业务场景的落地实践，浮光掠影式的总结仅仅是对过去三十年技术演进的一个注脚，但是足以让我们心潮澎湃，让我们一起期待大模型开启的推荐系统的大航海时代。 ps：本文的部分内容通过ai整理和生成，如有纰漏欢迎指正。
