问题一：为什么元信息打印会导致性能急剧下降？
为什么元信息打印会导致性能急剧下降？
参考回答：
为了获取这些信息，日志框架需要进行额外的计算。以Log4j2为例，在进行Location计算时，是通过构建一个Throwable对象的方式拿到堆栈之后，再反向寻找与Logger同名的类所在的栈帧，再进行Location的获取。这个过程相对复杂且计算量大，因此会影响性能。
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问题二：能给出一个Log4j2计算Location的示例代码吗？
能给出一个Log4j2计算Location的示例代码吗？
参考回答：
简单呀！看看这个
public StackTraceElement calcLocation(final String fqcnOfLogger) { if (fqcnOfLogger == null) { return null; } // LOG4J2-1029 new Throwable().getStackTrace is faster than Thread.currentThread().getStackTrace(). final StackTraceElement[] stackTrace = new Throwable().getStackTrace(); boolean found = false; for (int i = 0; i < stackTrace.length; i++) { final String className = stackTrace[i].getClassName(); if (fqcnOfLogger.equals(className)) { found = true; continue; } if (found && !fqcnOfLogger.equals(className)) { return stackTrace[i]; } } return null; }
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问题三：在阿里巴巴集团的客服技术商业化过程中，工单系统是什么架构？
在阿里巴巴集团的客服技术商业化过程中，工单系统是什么架构？
参考回答：
在阿里巴巴集团客服技术商业化过程中，工单系统选择微服务架构，因为应用分拆较细，这样的架构使得开发、运维更加独立、灵活、高效。
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问题四：随着工单系统商业化的推进，微服务架构会带来什么问题？
随着工单系统商业化的推进，微服务架构会带来什么问题？
参考回答：
微服务架构虽然灵活高效，但对于关注资源成本且开发人手有限的toB业务团队来说，其复杂性使得运维变得厚重。
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问题五：重构工单系统有哪些价值？
重构工单系统有哪些价值？
参考回答：
主要体现在简化开发运维成本，重新设计架构和分层，开发一套简洁且高内聚、低耦合的代码；提升开发人效，大幅减少梳理源代码的时间，大幅度提升部署速度；降低资源成本，提升查询性能，降低对数据库的压力，并减少一些不必要的中间件的使用；提升系统稳定性，通过简化架构和链路，以及有序的代码来保障；以及方便后续对扩展能力的优化，并以扩展点的形式解耦不同商业场景的代码逻辑。
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