G1原理—10.如何优化G1中的FGC
本文主要探讨G1垃圾回收器中的FGC（Full GC）优化问题，分析其触发原因及优化策略。首先，通过一个实际案例（Kafka发送重试+`subList`导致List不断增大）展示FGC的产生过程及其影响。其次，对比G1与ParNew + CMS的FGC触发机制，指出G1的FGC更严重的原因，包括更大的堆内存管理需求、苛刻的触发条件以及复杂的RSet处理。最后，介绍FGC相关参数优化思路，如调整`-XX:G1HeapRegionSize`、`-XX:G1ReservePercent`等参数，以提升垃圾回收效率，减少FGC的发生频率。总结强调避免FGC的核心在于让垃圾回收速度匹配垃圾产生速度。
智能运维，由你定义：SAE自定义日志与监控解决方案
SAE（Serverless应用引擎）是阿里云推出的全托管PaaS平台，致力于简化微服务应用开发与管理。为满足用户对可观测性和运维能力的更高需求，SAE引入Sidecar容器技术，实现日志采集、监控指标收集等功能扩展，且无需修改主应用代码。通过共享资源模式和独立资源模式，SAE平衡了资源灵活性与隔离性。同时，提供全链路运维能力，确保应用稳定性。未来，SAE将持续优化，支持更多场景，助力用户高效用云。
官宣 | Fluss 0.6 发布公告
Fluss社区宣布0.6.0版本正式发布，历经3个多月开发，45位贡献者完成200+代码提交。新版本亮点包括：列压缩技术降低6倍存储空间、MergeEngine支持灵活主键合并策略、Prefix Lookup实现Delta Join功能。这些特性增强了Fluss的功能和性能，标志着其在构建下一代分析型流存储系统上的重要进展。
秒级灾备恢复：Kafka 2025 AI自愈集群下载及跨云Topic迁移终极教程
Apache Kafka 2025作为企业级实时数据中枢，实现五大革新：量子安全传输（CRYSTALS-Kyber抗量子加密算法）、联邦学习总线（支持TensorFlow Federated/Horizontal FL框架）、AI自愈集群（MTTR缩短至30秒内）、多模态数据处理（原生支持视频流、3D点云等）和跨云弹性扩展（AWS/GCP/Azure间自动迁移）。平台采用混合云基础设施矩阵与软件依赖拓扑设计，提供智能部署架构。安装流程涵盖抗量子安装包获取、量子密钥配置及联邦学习总线设置。