09 | 健康检测：这个节点都挂了，为啥还要疯狂发请求？
本文深入探讨RPC框架中的服务健康检测机制，针对超大规模集群下节点状态感知难题，提出“推拉结合，以拉为准”的核心思路。通过分析真实线上故障，揭示传统心跳机制在判断“半死不活”节点时的局限性，并引入基于业务请求可用率的动态评估方案，提升服务可用性。文章还对比汽车中控反馈系统，类比设计多维度健康检测模型，涵盖连接状态、心跳响应与业务成功率，最终实现更精准的节点筛选与容错控制，保障分布式系统的稳定运行。
物理部署图
物理部署图从运维视角展示系统运行时的硬件配置与软件部署结构，用于理解分布式系统。包含节点、构件、物件、连接和框架五大元素，描述应用如何在硬件上部署及相互协作，是实现开发与运维协同的重要工具。
物理部署图
物理部署图描述系统运行时的硬件配置与软件部署结构，展现节点、构件、物件及连接关系，帮助理解分布式系统的网络架构与运维部署，常用于指导应用与硬件的集成。
23优雅关闭：如何避免服务停机带来的业务损失？
本文详解RPC中“优雅关闭”的重要性及实现方案。服务重启时，若未妥善处理，可能导致调用方请求失败。通过引入关闭钩子、设置请求挡板、主动通知调用方并结合引用计数等待在途请求完成，可实现无损下线。同时强调，仅依赖注册中心的服务发现无法保证实时性，需在服务端主动控制。最终确保关闭过程中新请求被拦截、旧请求被完成，保障业务连续性。
SpringMVC总结
该图展示了一个基于云原生技术的现代化应用架构，涵盖微服务、容器化、服务网格、可观测性及自动化运维等核心组件，体现了高效、弹性、可扩展的系统设计思想。
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，助力用户全面掌握SQL使用情况，识别异常、优化性能，提升日志分析效率与资源管理能力。
生产环境缺陷管理
git-poison基于go-git实现分布式bug追溯管理，解决多分支开发中bug漏修、漏发等协同难题。通过“投毒-解毒-银针”机制，自动化卡点发布流程，降低沟通成本，避免人为失误，已在大型团队落地一年，显著提升发布安全与效率。
记Arthas实现一次CPU排查与代码热更新
本文介绍如何使用Arthas排查线上Java应用CPU占用过高问题。通过`thread`定位高耗能线程，`watch`监控方法调用与异常，结合`jad`反编译与`redefine`实现热更新，无需重启服务即可修复代码，提升线上问题响应效率。适用于SpringBoot + JDK8环境。
3.6.基于注解声明队列和交换机
通过SpringAMQP，程序可自动声明队列和交换机，避免手动配置出错。支持@Bean方式和更简洁的@RabbitListener注解方式，实现启动时自动创建。同时，默认JDK序列化存在体积大、不安全等问题，需优化消息转换器。
