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  • MySQL Binlog压缩：节省存储，优化网络，提升性能

    Binlog（二进制日志）记录了数据的更改操作，具有极为重要的作用，可用于数据恢复、数据复制和审计。然而，当用户在使用MySQL时，如果写入业务量过大，可能会导致磁盘空间和网络带宽的过度使用。 为了应对这一情况，MySQL 8.0.20版本推出了基于zstd压缩算法的binlog压缩功能。

    欢马劈雪
    MySQL， Binlog， 压缩

  • 如何合理规划Elasticsearch的索引

    随着ES在业务场景中的使用逐渐增多，平台对ES集群的稳定性、管理、运维的压力逐渐增大，通过日常的运维情况来看，发现用户对ES的了解熟悉程度参差不齐，经常性的遇到索引创建不规范，或者参考别人索引的创建脚本进行创建索引，对索引没有一个比较清晰的认知，对索引结构的规划也寥寥无几，为此，平台使用了一些列手段来帮助用户提前合理规划模板，比如索引、模板的创建接入飞书审批流，平台侧会逐一结合业务场景和ES集群情况详细沟通确定索引或者模板结构；又比如ES内核增加业务不停服的动态扩分片能力，旨在进行不合理索引的治理提升ES集群稳定性（索引一旦创建分片是不能修改的），我们内部改动ES源码实现了不停服动态扩分片。

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    规划， Elasticsearch， 索引

  • gRPC 基础概念详解

    gRPC (gRPC Remote Procedure Calls) 是 Google 发起的一个开源远程过程调用系统，该系统基于 HTTP/2协议传输，本文介绍 gRPC 的基础概念，首先通过关系图直观展示这些基础概念之间关联，介绍异步 gRPC 的 Server 和 Client 的逻辑；然后介绍 RPC 的类型，阅读和抓包分析 gRPC 的通信过程协议，gRPC 上下文；最后分析 grpc.pb.h 文件的内容，包括 Stub 的能力、Service 的种类以及与核心库的关系。之所以谓之基础，是这些内容基本不涉及 gRPC Core 的内容。

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    gRPC， 基础， 概念， 详解

  • 通义千问Qwen3，开源！

    此次开源包括两款MoE模型：Qwen3-235B-A22B（2350多亿总参数、 220多亿激活参），以及Qwen3-30B-A3B（300亿总参数、30亿激活参数）；以及六个Dense模型：Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B和Qwen3-0.6B。

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    通义千问， Qwen3， 开源

  • OceanBase 存储引擎详解

    为追求极致的数据库性能，scan 操作需要良好的空间局部性，get/put 操作需要高效的索引来定位，version/gc/compaction 会提升读操作的性能但可能影响整体性能，目前的存储引擎都存在着一定的局限性。 为此 OceanBase 选择完全自主实现存储引擎，没有借助于任何其他已有的开源方案。

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  • 腾讯开源跨平台开发框架 Kuikly：腾讯内部已广泛使用

    跨平台开发始终是大前端领域持续探索的重要方向，尤其是随着 Harmony Next的推出，业务对跨平台开发诉求更加强烈。在新的需求场景下，业务希望在更多的场景进行更全面的跨平台开发，这对跨平台框架能力也提出了更高的要求。

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    腾讯， 开源， 跨平台， 开发， 框架， Kuikly

  • 阿里通义千问 Qwen3 系列模型正式发布，实操评测技术亮点

    其实我也不想这么早起床写知乎的，今天早上一大早被吵醒，本来想多睡会，只因随手刷了朋友圈，被Qwen3发布的消息刷屏了。于是我马上坐起来，看了下官方报告，然后下载各种尺寸模型的权重（各种下载，耗费了我几百G硬盘空间）。在开始讲部署前以及测试结果之前，先给读者大概介绍下Qwen3吧。

    欢马劈雪
    Qwen3， 实操， 评测， 技术， 亮点

  • 智能体Agent与工作流构建实战指南：从选型决策到高效实施

    1.技术选型指南：明确工作流/Agent选用标准。 2.设计模式解析：通过实际业务场景展示复杂工作流模式的应用。 3.实践要点扩展：增添详细的实施建议和操作要点，将理论转化为可执行方案。

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    智能体， Agent， 工作流

  • Dify结合MCP查询数据库

    今天介绍的demo就如题目所说，是一个查询数据库的MCP服务，其实之前我们也有一篇讲text2sql的案例《DeepSeek+Dify查询数据库》，但是因为我们表结构作为知识库，需要我们把这个表结构做的很丰富，确保能够更精准的生成相应的SQL语句，今天介绍的MCP查询数据库会更灵活一些。

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    Dify， MCP， 查询， 数据库

  • 深入理解 Mysql 索引底层原理

    Mysql 作为互联网中非常热门的数据库，其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要，尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计，决定了 Mysql 整体的数据检索性能。

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    Mysql， 索引， 底层， 原理

  • Redis 知识总结

    redis 支持的数据结构更丰富(string，hash，list，set，zset)。memcache 只支持 key-value 的存储； redis 原生支持集群，memcache 没有原生的集群模式。

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    Redis， 知识， 总结

  • Ollama+Docker 零基础打造你的 AI 助手

    Ollama 是一款开源的 LLM，它能让你在本地部署一个强大的 AI 模型，实现各种有趣的应用，比如智能对话、文本生成、代码补全等等。

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    Ollama， Docker， ai

  • 解锁MCP开发：AI时代万能接口

    在 AI 的快速发展进程中，2024 年 11 月，Anthropic 推出的 Model Context Protocol（MCP），即模型上下文协议，宛如一颗投入湖面的石子，激起层层涟漪 ，引发了广泛关注。这一开放协议致力于解决 LLM 与外部工具集成时面临的标准化问题，为 AI 模型与各类数据源和工具的交互，提供了一种统一的方式，被形象地称作 AI 应用的 “USB-C 端口”。

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    MCP开发， AI， 接口

  • 从宏观模型原理到细节代码实践，深入浅出上手Transformer

    本文都会以用Transformer做中英翻译的具体实例进行阐述。

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    上手， Transformer

  • Linux 五种 IO 模型和三种多路复用技术select、poll、epoll详解

    在Linux系统中，实际上所有的I/O设备都被抽象为文件这个概念，一切皆文件（Everything is File）。无论是磁盘、网络数据、终端，还是进程间通信工具（如：管道pipe）等都被抽象为文件的概念。 这种设计使得 I/O 操作可以通过统一的文件描述符（File Descriptor, FD）来管理。

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    Linux， IO， 模型， 多路复用， select， poll， epoll

  • JDK24 革命性特性 Stream Gatherers：让数据流处理更智能、更简洁

    Stream Gatherers 是 JDK 24 引入的一个强大新特性，它扩展了 Java Stream API 的能力，让我们能够更灵活地处理数据流。如果将传统的 Stream API 比作工厂生产线上的基础工序，如筛选、映射等，那么 Gatherers 就像是更复杂、智能的工序。它不仅可以记住之前处理过的元素，还能根据一个输入元素产生多个或零个输出元素 ，彻底突破传统 Stream 的局限性。

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    JDK24， Stream， Gatherer

  • DeepSeek大模型Prompt工程深度实践

    ‌Prompt工程技术即提示工程技术（Prompt Engineering）， 是一种通过精心设计输入文本即提示（Prompt）来引导大语言模型（LLM）生成高质量输出的技术。它属于自然语言处理（NLP）领域，Prompt是用户向模型提供的输入指令，通常以自然语言文本的形式出现，核心目标是优化人机交互效率，使模型更精准地理解任务需求并生成符合预期的结果，而无需重新训练或微调模型。Prompt工程是当前 AI 工程化落地的核心技能，广泛应用于客服、编程助手、数据分析等场景。

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    DeepSeek， 大模型， Prompt， 工程

  • 从零开始的 MCP 开发

    在 AI 提效上，我们小组的每个人都有自己的独特方式，作为一个沉醉在业务开发+业务样式改版的终端开发，再加上我的 CSS 功底基本上样式就是靠试，每次在 UI 还原部分都是很是痛苦。这样，在团队内部同学完成了 Done 插件转React 代码并完成 OneDay Web 端落地后，我就在想，是否可以在插件端实现一样的能力，就这样 MCP 的能力自然就进入我的视野了。

    欢马劈雪
    MCP， 开发

  • MCP协议深入解读与AI业务探索

    OpenAI 官宣全面支持MCP协议，至此MCP已得到业界广泛的认可。正逐步成为AI应用架构的基础协议。 做为AI应用架构的USB-C,MCP原理是怎样的？对实际业务又有何影响呢？ 本文以MCP原理解读及业务实践为切入点，探索AI应用架构在业务领域落地的路径。

    欢马劈雪
    MCP协议， AI业务

  • 探索JDK24新特性！Stream Gatherers：一次革命性的流处理升级，代码量减半

    还在为复杂数据流处理写一堆繁琐代码而头疼吗？还在为实现滑动窗口、状态管理等功能而绞尽脑汁吗？ JDK 24带来了一项革命性特性——Stream Gatherers，它将彻底改变你处理数据流的方式。

    欢马劈雪
    JDK24， 新特性， Stream， Gatherers
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