归档: 2023/10 | zealotlab

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团队里发生过一次不大不小的事故。一个新上线的计费服务在预发环境（staging）测试得好好的，推到生产（production）后，却开始处理生产队列里的真实消息，并试图连接生产数据库。问题是，这次发布的目的仅仅是部署服务实例，并不应该激活任

2023-10-27 DevOps

Go BDD Consul GitHub CI/CD

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一个模糊的用户反馈：“页面上的某个部分数据加载失败了”。没有截图，没有复现步骤。这是我们面对的日常。翻阅前端错误日志，我们看到了一个通用的网络错误。查看后端应用日志，同一时间点有成百上千条请求记录。检查MariaDB的慢查询日志，也无法直接

2023-10-27 全栈开发

Node.js Qwik MariaDB Styled-components 可观测性

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团队最初面临的问题是全球用户数据的读取一致性。我们为一款金融交易分析工具提供后端服务，用户遍布北美、欧洲和亚洲。传统的读写分离、主从复制架构在跨大西洋光缆的延迟面前显得力不从心。欧洲用户提交的交易，需要数十秒甚至数分钟才能在亚洲的只读副本上

2023-10-27 分布式系统

Swift gRPC-Go CockroachDB Domain-Driven Design (DDD) Prometheus

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一个日益复杂的 ASP.NET Core 单体应用，其核心数据库正同时承受着事务性写入和高并发分析性读取的双重压力。写入操作要求强一致性，而读取操作则需要聚合、变形后的数据，并且流量峰值是写入流量的数十倍。这种读写模式的根本性冲突导致数据库

2023-10-27 架构与设计

Kafka GraphQL Client Google Cloud Functions ASP.NET Core Webpack

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我们的新一代个性化内容生成服务在原型阶段表现惊人，但部署到准生产环境后，推理延迟的P99指标直接飙升到了无法接受的3秒。问题根源很快被定位：模型需要实时获取用户最新的行为特征作为Prompt的一部分，而我们现有的特征平台是基于Hadoop/

2023-10-27 MLOps

Ansible ScyllaDB 生成式AI Keras Feature Store

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我们的一个核心内容平台遇到了性能与更新频率的典型矛盾。它最初是一个完全由 Axum 实现的动态服务，通过服务端渲染（SSR）直接从数据库中拉取 Markdown 内容并转换为 HTML。随着流量增长，即便有缓存，数据库的压力和渲染开销也变得

2023-10-27 后端架构

Axum Jenkins ISR Git