重复性工作中如何培养匠心
在互联网低增长期，重复性工作增多，如何从中挖掘成长空间？本文探讨“匠心”源于重复，但需高价值、高贡献、低可预测性。通过扩展结果定义、提升过程创新，于熟悉中求精进，于稳定中求突破，让重复不止于重复，培养可持续的个人竞争力与内在驱动力。
SpringCloud框架
Nacos支持服务注册与配置管理，基于心跳机制实现服务健康监测，提供分级存储模型（命名空间、组、DataId）实现多环境隔离。相比Eureka，Nacos具备更优的实时推送、更短心跳周期，并支持AP/CP模式切换。OpenFeign结合Spring LoadBalancer实现服务调用与负载均衡，支持轮询、随机等策略。Sentinel提供流量控制、熔断降级等限流保护，通过滑动窗口算法精确控制QPS。Spring Cloud Gateway实现路由匹配、断言（如Path、Header）、过滤器链处理，支持鉴权、限流、监控等功能，提升微服务治理能力。
RPC 实战：剖析 gRPC 源码，动手实现一个完整的 RPC
本讲通过剖析gRPC源码，实战讲解如何实现RPC框架。以HelloWorld为例，演示从接口定义、代码生成到通信全过程，深入解析基于HTTP/2的请求发送与接收原理，揭示序列化、动态代理等技术在gRPC中的落地实现，帮助理解高性能RPC的核心机制。（238字）
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。
如何基于文档进行拆分？
基于文档拆分可将大规模文档随机划分为多个索引分片，分布于不同服务器，提升单机检索效率。检索时由分发服务器统一请求、汇总并合并结果。该方式负载均衡、无需关注业务细节，但分片过多会导致网络开销增加和合并瓶颈，需根据系统实际合理设置分片数量。
简单的分布式结构是什么样的？
简单分布式结构通过分发服务器将请求分配给多台具备完整索引的索引服务器，实现负载均衡与高吞吐。虽不减少单次查询时间，但可通过拆分索引、分散内存加载来降低检索规模，提升单次效率，是分布式检索优化的关键思路。（238字）
负载均衡1
当流量高峰来临，低配节点因负载过高导致服务可用率下降。传统通过治理平台手动调权重的方式滞后，影响业务。本文探讨RPC框架如何实现智能负载均衡，自动根据节点负载动态分配流量，提升系统稳定性与响应效率，避免人工干预不及时的问题。
