本文针对服务启动后几分钟内 CPU 持续处于高峰状态的问题，提出了自己的分析思路与解决方案。最终线上效果比较显著，成功解决了每次发版过程中频繁告警、业务受损以及用户体验不佳的问题，为服务的高可用性增添了一道重要保障。本文的重点在于问题的发现、分析及解决思路。对于 CPU 相关的问题，火焰图和 Arthas 是非常有效的工具，建议大家在遇到类似情况时，积极尝试使用这些工具进行排查和解决。
本文深入探讨软件架构的本质与设计方法论，从架构定义演变到现代架构实践挑战，系统分析架构设计面临的业务复杂度、分工困境和现实约束。作者提出“架构即软件设计本身”的核心观点，强调架构应平衡业务需求、团队协同与系统演进，并最终以实用主义视角提出“恰如其分的架构”理念。
去哪儿网的数据平台为了满足各业务线的看数、取数、用数需求，沉淀出多种数据产品，包括QBI看板、质检系统、即席/SQL分析、趣分析、离线圈人、实时营销等。这些数据产品依赖于多种计算引擎和数据存储来满足不同的业务场景需求。
在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，“幻觉” 问题始终是制约其落地的关键瓶颈 —— 模型常常生成看似合理却与事实不符的内容。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术的出现，为解决这一问题提供了核心方案：通过将 “检索外部知识库” 与 “生成模型” 结合，让 LLM 在回答时 “有据可依”，显著提升输出的准确性与可靠性。随着技术迭代，RAG 已从最初的简单架构发展出多种进阶形态。本文将系统解析 RAG 的四大主流模式 ——Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG，从工作原理、技术特点到适用场景进行全方位对比，为技术选型提供参考。
在大模型能力日益强大的今天，AI“会不会写代码”已不再是问题，真正决定其能否成为开发者得力助手的关键，在于它“能不能理解上下文”。
Cursor的使用效果取决于有效的Rules、正确的开发流程和标准的Prompt。通过合理设置提示词，明确目标、上下文和任务要求，结合项目规范的Rules，能显著提升编程效率。MCP工具可进一步增强Cursor的功能，如直接搜索钉钉文档、任务分解等。但Cursor在大型需求和技术方案深度研究方面仍存在不足，需借助专业工具如DeepResearch或Claude 4.0完成复杂分析任务。未来方向是探索AI在更多研发流程中的提效可能。
我们是阿里巴巴智能引擎团队，是阿里 AI 工程领域的先行者和深耕者，持续为阿里集团各业务提供高质量的 AI 工程服务。Muse 是智能引擎推出的面向内部的 AIGC 创作工作台。本文分享了 Muse 在探索 FLUX.1-dev 支持原生 2k 分辨率生图过程中的经验。 文章涉及的模型及对应的原生超清图片生成能力已在魔搭上线。因微信画质压缩原因，文中示意图未完全还原，欢迎大家在魔搭体验。
在开发新项目或需求的过程中，前端开发通常需要经历一个物料收集阶段。这一阶段的核心目标是寻找是否已存在可复用的组件，这些组件可能以 npm 包、UMD 组件或 SVG 图标的形式存在。然而，在收集这些物料时，我们常面临以下挑战：如何判断公司内部是否有推荐的公共基础库来实现特定功能（例如唤端）？当了解到某个组件可能满足当前需求时，如何快速找到该组件的使用文档 ？此前，前端开发人员多通过咨询同事或查阅过往相似功能代码来确定所需组件，这种方式效率较低。对于组件相关文档，若为 npm 包，虽可通过公司内部搭建的 cnpm 系统搜索查阅 readme 文档，但 UMD 组件的文档却分散于各个 info 文档中，检索极为不便。
本文将带您深入探索 TDMQ RocketMQ 版秒级定时消息的实现原理： 首先从典型业务场景切入，看看定时消息在分布式定时调度、电商等场景的应用； 接着回顾定时消息的技术演进历程，了解定时消息如何从基础延时功能发展为高精度调度系统; 最后，深入核心架构设计，解析定时消息技术原理，并介绍腾讯云基于 RocksDB 版本定时消息多级时间轮的优化创新，揭秘秒级定时投递的底层逻辑。
