本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析，函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL，函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。
本文主要以一个Java工程师视角，阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架（类比AI的操作系统）。
在数据时代，过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群，所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库，其面对的数据可能从TB到GB字节不等，同时又要支持TP和AP Workload，要是在计算过程中内存使用不当，不仅会造成TP和AP相互影响，严重拖慢响应时间，甚至会出现内存雪崩、OOM问题，导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵，所以PolarDB-X 代价模型中，一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN，DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处，当查询性能低的时候，无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此，所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析，这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
今天我们这篇文章重点来说一下，对于一个分布式数据库，在异地多活架构中，起到了一个什么样的角色；对于其中的问题，解法是什么。
本文介绍了如何使用通义万相AIGC技术和阿里云的计算和存储产品来搭建自己的AI绘画服务。首先，通过创建基础云产品资源和部署AI绘画服务的步骤来开始搭建服务。然后，介绍了模板的原理和内容，以及ROS编排引擎的作用。接下来，详细介绍了AI绘画服务的一键部署过程，包括定义参数、模板的编写和ROS的使用。最后，提到了应用运行环境的搭建和自定义应用页面的方法。通过ROS的自动化部署，用户可以方便快捷地拥有自己的AI绘画服务。
MySQL的内存分配、使用、管理的模块较多，本篇文章主要介绍InnoDB层和SQL层内存分配管理器，主要包括ut_allocator、mem_heap_allocator和MEM_ROOT，代码版本主要基于8.0.25。
本期文章，我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学（Agent-oriented programming）
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。
好的单元测试不仅可以验证代码结构设计的是否合理，而且可以提前发现代码中的漏洞，将线上风险扼杀在摇篮中。本文从常用的单元测试框架出发，对Mockito框架深入浅出的讲解，希望能帮到每一位同学。
