随着互联网技术的飞速发展，现代系统面临着前所未有的并发压力和可用性要求。从电商秒杀到社交媒体直播，从金融交易到物联网设备接入，系统需要处理百万级甚至千万级的并发请求，同时保证99.999%的可用性。在这种背景下，Go语言凭借其独特的设计哲学和技术特性，成为了构建高并发高可用系统的首选语言之一。 Go语言自2009年诞生以来，就以"并发性能优异、开发效率高、部署简单"等特点受到开发者的青睐。其核心优势包括：轻量级协程（Goroutine）、高效的调度器、原生支持并发编程、高性能网络库等。这些特性使得Go语言在处理高并发场景时具有天然优势。 本文将通过五个典型的高并发高可用场景，深入分析传统架构面临的问题矛盾点，并详细阐述Go语言的解决方案，包括核心技术、代码实现和理论知识支撑，展示Go语言在构建高并发高可用系统中的强大能力。
在浅析 MCP 原理之前，有必要搞清楚两个问题：MCP 是什么？为什么会出现？以此明晰它存在的价值和意义。 首先，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由人工智能公司 Anthropic 主导推出的一种开放标准协议，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具及服务之间的交互方式。该协议通过JSON-RPC 2.0 标准消息格式定义通信规则，使模型能像使用"万能接口"（类比 Type-C 接口）一样即插即用地连接异构资源。
作为新一代品质生活购物社区，得物App以正品电商和品质生活社区作为两大核心服务。成立十年来，它始终致力于帮助用户得到美好生活，已成为年轻用户重要的潮流阵地与品质生活购物平台。 得物在坚持严格的选品标准、专业的查验鉴别、统一的履约交付等服务的同时，尊重和保护个人信息，并不断完善个人信息保护建设，《得物个人信息保护社会责任报告》将公开展示得物在个人信息保护建设所做的持续努力，为用户提供更安全放心的服务和购物体验。
最近在项目中遇到了页面加载速度优化的问题，为了提高秒开率等指标，我决定从eebi报表入手，分析一下当前项目的性能监控体系。 通过查看报表中的cost_time、is_first等字段，我开始了解项目的性能数据采集情况。为了更好地理解这些数据的含义，我深入研究了相关SDK的源码实现。 在分析过程中，我发现采集到的cost_time参数实际上就是FMP（First Meaningful Paint）指标。于是我对FMP的算法实现进行了梳理，了解了它的计算逻辑。 本文将分享我在性能优化过程中的一些思考和发现，希望能对关注前端性能优化的同学有所帮助。
Dragonboat 是纯 Go 实现的（multi-group）Raft 库。 为应用屏蔽 Raft 复杂性，提供易于使用的 NodeHost 和状态机接口。该库（自称）有如下特点：高吞吐、流水线化、批处理；提供了内存/磁盘状态机多种实现；提供了 ReadIndex、成员变更、Leader转移等管理端API；默认使用 Pebble 作为 存储后端。 本次代码串讲以V3的稳定版本为基础，不包括GitHub上v4版本内容。
做数据前端，你会很快建立一个共识： 怎样把枯燥的数字用合适的方式展示出来，是我们的第一要务，但这只是起点。 如果说规范的数字排版是中后台系统的“地基”，保证了信息的准确传达；那么可视化图表就是地基之上的“建筑”。地基稳固，建筑才能发挥其功能——让用户从微观的读数中解放出来，更快速地识别趋势、定位异常，从而真正从数据中获取规律。 但这篇主要想聊的，不是那座“建筑”，而是这块往往被忽视，却决定了整个系统专业度的“地基”——数字格式化。
在需求迭代开发过程中，有测试团队的小伙伴反馈在 RN 页面 偶尔会出现 crash，且堆栈只有一行，指向了MMKV，看完之后一头雾水，为什么 RN 页面会出现 MMKV的 crash，而且堆栈为什么只有一行，其实这些都和 unwind 有直接和间接的关系。就此问题而言，虽然 crash 平台的堆栈只有一行，但是通过抓取到的墓碑文件，可以看到此问题和 __gxx_personality_v0 相关。自 RN 升级到 0.72.5 版本之后，已经是第三次出现和 __gxx_personality_v0 相关的 crash。 为什么 crash 堆栈只有一行？为什么 RN 的 crash 会指向MMKV？让我们带着这些疑问来详细了解一下unwind。
