Playwright 等待机制详解：自动与显式等待的深入分析
本文深入解析了Playwright的自动等待与显式等待机制。自动等待能在执行操作前智能检查元素状态，而显式等待则提供对复杂场景的精细控制。文章通过实际代码示例，展示了如何组合使用两种等待策略，避免固定时间等待，并提供了处理动态内容与超时错误的实践技巧，以构建稳定高效的自动化测试脚本。
《天梯榜三重防护：数据实时校准与反刷榜技术实践指南》
本文聚焦天梯排行榜的数据实时性、准确性保障及反刷榜技术实践，提出构建“感知-校准-拦截”全链路防护体系。核心围绕多级数据流转与轻量化计算架构实现毫秒级排名更新，通过多源交叉验证和动态阈值校准机制过滤异常数据。同时，创新采用行为画像与意图识别模型精准区分正常竞技与刷榜行为，搭配阶梯式拦截策略遏制不正当操作。针对高并发场景，依托读写分离、边缘计算及资源动态调度平衡性能，结合数据驱动与用户反馈的闭环迭代机制，持续优化技术体系，确保天梯榜公平可靠。
EFC&CTO：缓存引发数据不一致问题排查与深度解析
EFC客户端更新缓存架构后，CTO测试出现data mismatch。排查发现因版本号回退，缓存读取旧NULL数据致pagecache污染，脏页回刷破坏文件系统。修复版本号递增机制后问题解决，期间深入理解了buffer写、setattr触发等内核行为差异。
钉钉通知
本文介绍如何通过Java代码调用钉钉机器人API实现系统告警消息发送，支持文本、Markdown、@指定成员等多种格式。结合Nacos配置管理与工具类封装，可高效集成至监控系统，提升异常响应效率。注意每分钟限流20条，建议合并消息摘要发送。
一场FullGC故障排查
因JVM Full GC导致CPU使用率飙升至104%，排查发现是用户上传的Excel数据以List<Map>形式加载至内存，造成堆内存膨胀。通过JPofiler分析堆快照，定位到大对象为多个大型Map，因HashMap存储效率低，17MB文件占用达128MB内存。任务运行期间该对象长期驻留内存，引发频繁Full GC。解决方案：一是将数据移出JVM内存，存入Redis缓存（治本）；二是优化内存使用，删除冗余字段减少对象大小（治标）。排查中需区分机器监控与JVM监控，避免误判。
RocketMQ：底层Netty频繁OS OOM
本文记录了一例Java应用因多ClassLoader加载多个Netty堆外内存分配器导致OS OOM的排查过程。虽设MaxDirectMemorySize为1G，但多个中间件独立使用PooledByteBufAllocator，各自绕过JVM直接内存限制，累计超用近1.5G。通过NMT、Arthas等工具定位到RocketMQ等组件占用过高，最终建议调低堆内存以保障堆外空间，并推动中间件优化。
OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
本文详述了一次线上服务因Paimon数据湖与RocksDB集成引发的三次内存溢出（OOM）故障排查全过程。从线程暴增到堆外内存泄漏，团队历经曲折，结合MAT、NMT、async-profiler等工具，最终定位至RocksDB通过JNI申请却未释放内存的根源问题。文章系统梳理了排查思路与工具使用，并总结出保留现场、分步分析、善用专家支持等实用经验，为同类技术栈问题提供宝贵借鉴。（238字）
