Java 应用在云计算时代面临“冷启动”慢、内存占用高、预热时间长等问题，无法很好的适应 Serverless 等云上部署模式，GraalVM 通过静态编译、打包等技术在很大程度上解决了这些问题，同时针对 GraalVM 的一些使用限制，Spring 和 Dubbo 等主流框架也都提供了相应的 AOT 解决方案。 本文我们将详细分析 Java 应用在云时代面临的挑战，GraalVM Native Image 是如何解决这些问题，GraalVM 的基本概念与工作原理，最后我们通过一个 Spring6 + Dubbo3 的微服务应用示例演示了如何将一个普通微服务应用进行静态化打包。
在分布式系统中不可避免的会遇到网络故障，机器宕机，磁盘损坏等问题，为了向用户不中断且正确的提供服务，要求系统有一定的冗余与容错能力。RocketMQ 在日志，统计分析，在线交易，金融交易等丰富的生产场景中发挥着至关重要的作用，而不同环境对基础设施的成本与可靠性提出了不同的诉求。在 RocketMQ v4 版本中有两种主流高可用设计，分别是主备模式的无切换架构和基于 Raft 的多副本架构（图中左侧和右侧所示）。生产实践中我们发现，两副本的冷备模式下备节点资源利用率低，主宕机时特殊类型消息存在可用性问题；而 Raft 高度串行化，基于多数派的确认机制在扩展只读副本时不够灵活，无法很好的支持两机房对等部署，异地多中心等复杂场景。RocketMQ v5 版本融合了上述方案的优势，提出 DLedger Controller 作为管控节点（中间部分所示），将选举逻辑插件化并优化了数据复制的实现。
本文介绍了什么是分布式ID，分布式ID的业务场景以及9种分布式ID的实现方式，同时基于vivo内部IT的业务场景，介绍了自研鲁班分布式ID服务的实践。
OpenStack 社区发布了其第 27 个软件版本，又回到了字母表的开始。由于其充满激情和活跃的贡献者基础，OpenStack 仍然是世界上五大最活跃的开源项目之一。全球各行各业的组织都拥抱了 OpenStack，在生产中达到了 4000 万核心的计算量 [1]。在这个足迹中，OpenStack 驱动的公共云的采用现在遍布全球 300 多个数据中心。 除了 OpenStack，OpenInfra Foundation[2] 复制了它的模型，用于托管开源项目，包括 Kata Containers、StarlingX 和 Zuul。现在，任何想要利用 Four Opens[3] 和三种力量构建可持续的基础架构层开源项目的组织都可以轻松使用这个模型。
对于去哪儿平台而言，酒店业务主要是通过整合不同货源，对客提供优质低价酒店。而我们本次提到的 SPA 系统（全称 supplier-product-adapter，中文全称为供应商产品报价适配系统），负责接入供应商的酒店信息以及报价信息，为上层应用提供了统一格式的报价数据。其在酒店业务定位中处于一个非常关键的位置。
作为一个拥有庞大年轻用户群体和多元化内容资源的视频平台，B站为广告主提供了丰富的投放场景。为了实现更精准的广告投放，B站商业化技术团队深入挖掘用户、物料、场景等多方面的数据特征，并构建精细化的目标受众画像。这些数据在经过特征计算后会成为模型训练所需的训练样本，通过模型训练得到能够对广告创意进行点击率、转化率预估的深度模型。当用户进行访问时，作为广告检索引擎的一部分，在线CTR预估服务会使用深度模型，对候选集内的广告创意逐个进行点击率、转化率预估，这些数值会在精选阶段用来挑选出价值最高的广告创意返回给用户。模型预估的准确性直接决定了广告检索引擎的效果，为了确保模型训练和模型推理阶段所使用的样本数据的一致性，提供一个全面、稳定、高效的广告特征平台显得尤为重要。
随着 IT 技术与大数据的不断发展，越来越多的企业开始意识到数据的价值，通过大数据分析，可以帮助企业更深入地了解用户需求、更好地洞察市场趋势。目前大数据分析在每个业务运营中都发挥着重要作用，成为企业提升市场竞争力的关键举措之一。通常企业会构建数据湖仓，将多个数据源通过数据集成技术，汇集一起进行数据分析。由此，数据集成成为了构建数据湖仓的必经之路，然而企业在数据集成过程中却面临很多棘手问题。
传统搜索系统基于关键字匹配，在面向：游戏攻略、技术图谱、知识库等业务场景时，缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。本文探索使用大语言模型（Large Language Model, LLM），通过其对自然语言理解和生成的能力，揣摩用户意图，并对原始知识点进行汇总、整合，生成更贴切的答案。关于基本思路，验证效果和扩展方向，可以参考正文的介绍。
前台业务同学在业务承接过程中总是抱怨大部分业务无法通过设计模式来承接，写的代码是越来越没有追求，理由是我无法预测未来的业务的发展，且设计模式更多的是在框架或中间件中使用。然而设计模式是对能力抽象出的通用模式，从哲学的角度来看世间万物皆尘土，事物都是可以抽象出共同的本质的东西。所以，难道只有底层能力可以抽象，业务逻辑部分就不可以抽象了？必须可以才是啊。 在前台业务承接过程中除了能力可以抽象，还有可以抽象出业务流程，假设在有这样一些业务场景，品搜和图搜、直播间评论和点赞、公域直播会场和私域商详透直播等等，这些各领域内的业务流程“大同小异”，因此都可以抽象出通用的业务流程节点。 但是通常在一个主干流程需要承接的场景有很多，比如直播间互动这个主干流程包括了直播间评论、点赞、求讲解、看证书、进场等等场景，所以我们需要通过主要流程进行进行多场景承接。但是这样还不够，在面对多端型多场景的情况下需要处理返回不同的数据模型。 综上所述，我们如何通过一个主干业务流程承接多个业务场景并在数据上可适配到多端型多场景，实现在服务端高质量高效率的“包接口”，下面会详细介绍。
