日志内容本身是一种重要信息，日志之间的相对顺序也是因果关系的一种反映，某些场景下如果日志内容完全相同，但是日志间的顺序错乱了反映出来的结果可能和真实世界里面的事件完全相反。
本文介绍的实现方式属于应用级限制，应用级限流方式只是单应用内的请求限流，不能进行全局限流。要保证系统的抗压能力，限流是一个必不可少的环节，虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃，但相比于突发流量造成的系统宕机来说，这些损失一般都在可以接受的范围之内。
相较于 AliyunLogConfig，AliyunPipelineConfig 在配置格式、行为逻辑上做了很大改进，主打灵活、简单、稳定。点击本文，手把手教你如何配置 AliyunPipelineConfig，欢迎大家使用~
流量回放技术在性能测试和故障排除中至关重要。传统工具如 GoReplay、Tcpreplay 等存在高权限、配置复杂、登录态失效等痛点。PTS 推出基于 Access Log 的流量回放功能，自动生成压测场景，解决传统工具痛点，操作简单，一起来了解下吧~
本文将会揭秘Hologres JSONB半结构化数据的技术原理，实现JSON半结构数据的极致分析性能。
实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一，广泛应用在电商业务中，用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标，帮助业务人员随时了解业务的实时状态，快速发现问题和机会。同时，通过数据可视化和趋势分析，大屏也提供了决策支持和优化运营的功能，帮助业务人员做出及时的决策和调整策略，优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景，介绍如何构建经典实时数仓，实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转，基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
本文中我们分析了 什么 是 “流”，对比了 Java 上几种常见的 “流”库，引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性，共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK，更好的赋能业务。
