一场FullGC故障排查
本文记录了一次由Full GC引发的CPU使用率异常问题排查过程。通过分析JVM堆内存发现，大对象（List<Map>）导致老年代频繁占满，触发Full GC，进而引起CPU飙升。结合JPofiler工具定位到代码中Excel数据加载逻辑存在内存膨胀问题，最终提出优化方案并总结排查思路。
Redis：内存陡增100%深度复盘
一次Redis崩溃事故复盘：大KEY导致带宽占满，触发缓冲区激增，内存被耗尽。虽有淘汰策略，但缓冲区内存不受其控制，最终引发全面超时。根本原因非数据膨胀，而是客户端输出/输入缓冲区失控，叠加主线程阻塞，造成雪崩。
XXLJOB：超长定时任务慢节点优化实践
本文针对ODPS大宽表任务耗时严重问题，通过定位卡点、资源调优与数据倾斜处理实现快速止血，并深入梳理代码结构，发现计算堆积、动态倾斜及回刷成本高等问题。最终提出视图落表、前置裁剪、分布式MapJoin优化及节点拆分等方案，将产出时间从13:00提前至8:30，提升效率4小时以上，显著降低资源消耗与维护成本。
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，助力用户实时掌握SQL使用情况，识别异常、优化性能，提升日志数据分析效率与治理水平。
生产环境缺陷管理
在大型团队中，多分支开发易导致bug漏修、漏发，引发严重生产事故。我们基于go-git打造通用化工具git-poison，实现bug的分布式追溯与管理，自动阻塞带毒版本发布，精准识别影响范围，降低协同成本与人为失误，真正实现“做不错”的bug防控体系，已在内部落地并稳定运行一年以上。
如何基于关键词进行拆分？
基于关键词拆分可减少搜索请求复制，提升效率。将词典分片存储于不同服务器，查询时按关键词定位分片，避免全量请求。但存在管理复杂、高频词性能差、负载不均等问题，多用于高性能场景，通用系统仍倾向文档级拆分以保障可维护性与扩展性。
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，帮助用户全面掌握SQL使用情况，精准识别性能瓶颈与无效请求，提升日志分析效率与资源管理水平。
生产环境缺陷管理
git-poison基于go-git实现分布式bug追溯，解决多分支开发中bug漏修、漏发问题。通过“投毒-解毒”机制，自动化卡点发布流程，降低协同成本，避免人为失误，已在大型团队落地并有效拦截多起生产故障。（239字）
