应用架构图
技术架构是将产品需求转化为技术实现的过程，涉及分层设计、技术选型及关键技术关系的梳理。它承接应用架构，明确技术框架与实现路径，包括单体架构的四层模型（数据层、业务层、展现层、基础层）及分布式架构下的应用调用与外部系统集成，最终形成完整的技术架构图。
电商评论数据实现每秒万级评论数据的实时抓取
本文基于Go语言与NSQ消息队列，实现每秒万级电商评论数据的实时抓取与情感分析。系统采用协程池与SnowNLP库，提升处理效率与中文情感识别准确率，结合Grafana实现数据可视化，助力产品改进。
可视化生成RocketMQ配置工具
RocketMQ配置复杂？试试这款可视化工具，轻松搞定配置难题，点击体验：https://how-to-config-rocketmq.demoworld.tech/
AI Agent 发展趋势与架构演进
本文介绍了编程范式的演进，从传统软件1.0、2.0时代进入大模型驱动的软件3.0时代，重点解析了AI原生应用与AI Agent的核心概念、开发关键问题及参考架构。同时探讨了Workflow与Agent模式、单Agent与多Agent的适用场景，以及提示词工程与上下文工程的差异。文章还介绍了Spring AI Alibaba、Nacos、Higress、RocketMQ等关键技术组件在AI原生应用中的作用，并提出了AI Agent可观测性解决方案，涵盖性能指标、链路追踪与质量评估等内容。最后介绍了开源项目LoongSuite的规划，助力AI原生应用的开发与优化。
《数据中台隐性故障的排查逻辑与工程化避坑策略》
本文围绕数据中台建设中的三类隐性故障展开复盘，基于特定数据处理框架、分布式存储系统及混合计算环境，拆解故障排查与解决路径。首先解决用户活跃报表偶现数据缺失问题，通过优化任务调度与数据分区校验避免跨时段数据漏采；其次攻克实时推荐接口高峰期空数据难题，通过匹配计算并行度与缓存优化提升数据处理效率；最后修复离线仓库用户留存率重复统计故障，重构分区合并脚本并建立数据质量巡检机制。文中还提炼“现象锚定-链路拆解-根源验证”排查方法论，为数据中台开发者提供工程化避坑指南。
医院信息系统（HIS）的开发架构解析，代码示例
医院信息系统（HIS）是现代医院的核心，其架构设计直接影响系统稳定性、扩展性与用户体验。本文解析HIS架构演进历程，从单机、C/S、B/S到微服务与云原生架构，结合代码示例，深入讲解现代HIS系统的分层架构、核心模块与关键技术实践。