声明式UI其实并不是近几年的新技术，但是近几年声明式UI框架非常的火热。单说移动端，跨平台方案有：RN、Flutter。iOS原生有：SwiftUI。android原生有：compose。可以看到声明式UI是以后的前端发展趋势。而状态管理是声明式UI框架的重要组成部分。
本文对Clickhouse架构原理、语法、性能特点做一定研究，同时将其与mysql、elasticsearch、tidb做横向对比，并重点分析与mysql的语法差异，为有mysql迁移clickhouse场景需求的技术预研及参考。
本文从 Commons DBCP testOnBorrow 的作用机制着手，管中窥豹，从一点去分析数据库连接池获取的过程以及架构分层设计。以下内容会按照每层的作用，贯穿分析整个调用流程。
本文理论结合实践，通过BTree 索引的设计和实现，更好的理解数据库索引相关的知识点以及优化原理。
当我们在开发项目时，有时需要用到外部依赖组件，例如当我们需要Json序列化的时候需要用到FastJson组件，我们可以通过下载对应jar包加载到项目中。但当一个大的项目同时需要依赖各种各样的外部服务，就存在着配置繁琐、依赖冲突等问题，因此可以通过maven来完成对应的依赖管理功能。
正值618大促，各方接口的调用都会大幅度增加。通过梳理接口依赖关系来减少重复调用，对本系统而言，降低了调用数据接口时的线程占用次数，可以有效降级CPU。对调用方来说，减少了调用次数，可减少调用方的资源消耗，保障底层服务的稳定性。
前端文件上传本来是一个常规交互操作，没什么特殊性可言，但是最近在做文件上传，需要实现截图粘贴上传，去找了下有没有什么好用的组件，网上提供的方法有，但是没找完整的组件来支持cv上传，经过了解发现可以用剪贴板功能让自己的cv实现文件上传，于是自己就整合了目前几种文件上传的交互方式，码了一个支持cv的vue3文件上传组件（造个轮子）。
工作中，常常需要将线上doris同步至集市。读取doris数据同读取常规mysql基本相同。如果数据行小于千万，比较简单的方式直接单节点连接、读取和存储。
很多idea插件文档更多的是介绍如何创建一个简单的idea插件，本篇文章从开发环境、demo、生态组件、添加依赖包、源码解读、网络请求、渲染数据、页面交互等方面介绍，是一篇能够满足基本的插件开发工程要求的文章。
相信各位小伙伴之前或多或少接触过消息队列，比较知名的包含Rocket MQ和Kafka，在京东内部使用的是自研的消息中间件JMQ，从JMQ2升级到JMQ4的也是带来了性能上的明显提升，并且JMQ4的底层也是参考Kafka去做的设计。在这里我会给大家展示Kafka它的高性能是如何设计的，大家也可以学习相关方法论将其利用在实际项目中，也许下一个顶级项目就在各位的代码中产生了。
在618保障大促稳定性过程中，消失的异常堆栈可能会给我们带来严重的麻烦，因为这些堆栈信息是我们解决线上问题的关键之一。如何快速定位问题？想必大家心中都有自己的答案，当然最简单直接的办法还是查找异常堆栈信息。
为了提高研发效率，经过技术选型采用了taro3+原生混合开发模式，本文主要讲解我们是如何基于taro框架，进行多端能力的探索和性能优化。
本篇文章中我们将对机器学习做全面的了解与介绍，其中第一章 初识机器学习分为上下两个小章节，对机器学习是什么、机器学习由来以及机器学习的理论等展开说明。目的是能让即便完全没接触过机器学习的人也能在短时间对机器学习有一个全面了解。
在互联网架构设计中，高可用是必不可少的环节，要从网络架构、服务架构、数据架构以及软硬件架构等多方面来分析设计，是架构师必备的技能之一。
本文介绍如何开发Jmeter自定义函数实现快速生成京东宙斯下单标准sign，同时深刻理解Jmeter的插件化机制及高扩展性特性。
本文为大家整理汇总了常见的获取Bean的方式，并提供一些优劣分析，方便大家在使用到时有更好的选择。同时，也会为大家适当的普及和拓展一些相关知识。
## 基础理论 ### CAP理论 一致性（Consistency） ：在分布式系统中所有的数据备份，在同一时刻都保持一致状态，如无法保证状态一致，直接返回错误； 可用性（Availability）：在集群中一部分节点故障，也能保证客户端访问系统并得到正确响应，允许一定时间内数据状态不一致； 分区容
由于商品变更MQ消息量巨大，为了提升更新ES的性能，防止出现MQ消息积压问题，所以本系统使用了BulkProcessor进行批量异步更新。
OpenAI提供的函数调用功能为使用GPT能力的应用提供了更丰富的可能性。应用开发者可以通过函数调用功能，让用户通过自然语言交互，获取实时数据、结构化数据，同时也可以与应用进行各类交互。本文中描述的几个案例场景仅为抛砖引玉，欢迎大家多多讨论，尝试更多应用场景。
大促备战，最大的隐患项之一就是慢sql，带来的破坏性最大，也是日常工作中经常带来整个应用抖动的最大隐患，而且对sql好坏的评估有一定的技术要求，有一些缺乏经验或者因为不够仔细造成一个坏的sql成功走到了线上，等发现的时候要么是造成了线上影响、报警、或者后置的慢sql采集发现，这时候一般无法快速止损，需要修改代码上线、或者调整数据库索引。
