软件开发中遇到异常才是正常，很少有人能写出完美的程序跑在任何机器上都不会报错。但极为正常的软件异常，却经常出自不同的原因，导致不同的结果。怎么样科学地认识异常、处理异常，是很多研发同学需要解决的问题。本文作者根据自己多年的工作经验，撰写了《异常思辨录》系列专栏，希望能体系化地帮助到大家。本文为系列第三篇，本篇文章将主要聚焦业务开发对异常处理的需求点和一些优秀的异常处理案例，欢迎阅读。
metricserver2 （以下简称Agent）是与字节内场时序数据库 ByteTSD 配套使用的用户指标打点 Agent，用于在物理机粒度收集用户的指标打点数据，在字节内几乎所有的服务节点上均有部署集成，装机量达到百万以上。此外Agent需要负责打点数据的解析、聚合、压缩、协议转换和发送，属于CPU和Mem密集的服务。两者结合，使得Agent在监控全链路服务成本中占比达到70%以上，对Agent进行性能优化，降本增效是刻不容缓的命题。本文将介绍我们在Agent性能优化上的探索和实践。
分布式数据传输系统是一种用于在多个计算节点之间高效传输大量数据的系统，诣在高效的解决大规模数据迁移、备份、跨地域复制等问题，其广泛应用在实时数据流传输、跨数据中心数据迁移、多媒体传输等场景，在大多数企业中的日志管理、业务数据建库等场景中也都会使用到。众所周知，数据的高效传输往往直接影响着企业对市场先机的把握，对企业发展有重要意义，特别是在金融领域，如证券行业，它对分布式数据传输系统的设计提出了更高的要求，证券领域数据变化飞快，一个高时效、稳定的数据流传输系统不仅能有效的提升用户体验，更能提供用户一手的投资信息，有助于用户的投资决策，进而拉进企业与用户的距离。本文将通过一个百度搜索下的金融案例来分享分布式数据传输系统的设计。
在参与得物大语言模型（Large Language Model, LLM）项目的深度实践中，笔者亲历了预训练数据的搜集与清洗全过程。这篇文章通过详细梳理现有预训练数据集以及其清洗框架，旨在提供一个全面而实用的参考，以便为 LLM 训练提供快速有效的数据集落地方案。
品牌符号宣传海报作为品牌运营很重要的曝光手段，随着AI技术的不断发展已经逐渐替代传统设计方法，质量、效率方面的提升使它成为热门的超级符号延展的设计方式，今天我们就来了解下这套设计方法论，解析利用AI生图制作超级符号海报的方式。
本文针对模拟点击的黑产实时防控问题，介绍过去2年蚂蚁集团在技术方面的工作，旨在介绍风险存在的原因、风险的特点、风险的技术分析以及风险的防控方法。
ByConity 是由字节跳动开源的云原生数仓，采用了存储计算分离的架构，支持主流的 OLAP 引擎优化技术，实现了租户资源隔离、弹性扩缩容，并具有数据读写的强一致性等特性。「基于共享存储的选主方式」作为 ByConity 的重要功能，本文将详细介绍它基于存算分离架构的设计思考及实践。
