Kubernetes（K8s）的复杂性和缺乏内部技能成为挑战。许多开发人员和运维团队对 K8s 相对陌生，需要学习新术语、工作流程和工具等。K8s 的离散部分要求具备广泛的专业知识，考虑到启动 K8s 集群需要了解和配置多个组件。此外，生态系统本身也在不断快速增长和发展。故障的诊断需要深入的技术和专业知识，这通常保存在少数有经验的工程师的头脑中。让我们探索新的创新方式，帮助克服技能差距问题。
useMemo 是 React 中的一个 Hooks 函数，用于缓存计算结果，以避免不必要的重复计算。它接受一个函数和一个依赖数组作为参数，并返回一个缓存的值。当依赖数组中的任何一个值发生变化时，useMemo 将重新计算并返回新的缓存值。
就像每一次发布上线修复问题的同时，也极易引入新的问题，自缓存诞生的第一天起，缓存与数据库的数据一致性问题就深深困扰着开发者们。
本文演示如何将应用程序与 SkyWalking Go 集成，并在 SkyWalking UI 中查看结果。 以前，如果你想要在 SkyWalking 中监控 Golang 应用程序，需要将项目与 go2sky[1] 项目集成，并手动编写各种带有 go2sky 插件的框架。现在，我们有一个全新的项目（Skywalking Go[2]），允许你将 Golang 项目集成到 SkyWalking 中，几乎不需要编码，同时提供更大的灵活性和可扩展性。 在本文中，我们将指导你快速将 skywalking-go 项目集成到 Golang 项目中。
Qunar 的实时日志平台使用的是 ELK 架构，其中 Elasticsearch 集群（以下简称：ES 集群）和 kibana 平台在机房 A，Logstash 集群在机房B。 目前机房 A 在使用过程中存在以下一些问题隐患： 机房 A 目前为饱和状态，批量新增机器难以支持 机房 A 主要由 Hadoop、ES 集群组成，业务交互会产生大量跨机房流量，峰值会影响到业务 基于上述因素，与 Ops 同事沟通后，决定整体迁移 ES 集群到机房 B。这样不仅可以解决上述两个问题，和写入端的 Logstash 集群也同在一个机房，网络通信更有保障。 此文主要介绍 ES 集群节点迁移实战过程中的一些实践与探索演进经验，对于日常的平台开发与运维也能有所借鉴和参考。
我们在进行软件开发时要想实现可维护、可扩展，就需要尽量复用代码，并且降低代码的耦合度。设计模式就是一种可以提高代码可复用性、可维护性、可扩展性以及可读性的解决方案。大家熟知的23种设计模式，可以分为创建型模式、结构型模式和行为型模式三大类。本专题着眼于实际开发过程中常用的几种设计模式，从理论和实战两个角度进行讨论和分享，力求逻辑清晰、表述简洁，帮助大家在项目中合理运用设计模式，保障代码的可靠性。
DeepFlow 增加了 PromQL 支持，可无缝体验 Prometheus 提供的可观测能力，同时DeepFlow 结合 eBPF 提供了非常丰富的应用和网络性能指标，加上 PromQL 灵活强大的能力，我们可以打造一个零插桩的指标体系。
日志领域是Elasticsearch（ES）最重要也是规模最大的应用场景之一。这得益于 ES 有高性能倒排索引、灵活的 schema、易用的分布式架构，支持高吞吐写入、高性能查询，同时有强大的数据治理生态、端到端的完整解决方案。但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间，本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。
