官方博客-第31页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    每天一个摆脱if-else工程师的技巧,优雅的参数校验

    在日常的开发工作中,为了程序的健壮性,大部分方法都需要进行入参数据校验。本文围绕作者如何优雅的进行参数校验展开讨论。

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  • 2024-05-15
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    提升团队工程交付能力,从“看见”工程活动和研发模式开始

    本文从统一工程交付的概念模型开始,介绍了如何将应用交付的模式显式地定义出来,并通过工具平台落地。

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  • 2024-05-15
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    Java 22 新增利器: 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态

    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。

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    从故障演练到运维工具产品力评测的探索 | 龙蜥技术

    随着AI和云原生技术的发展,业界运维工具百花齐放,该如何让优秀的工具脱颖而出?

  • 2024-08-06
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    AnalyticDB for MySQL:AI时代实时数据分析的最佳选择

    阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL(ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比,两者在架构设计上有诸多相似点,例如存算分离、实时写入等,但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上,ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层,这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比

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  • 2024-08-16
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    PolarDB-X 存储引擎核心技术 | Lizard B+tree 优化

    PolarDB-X 分布式数据库,采用集中式和分布式一体化的架构,为了能够灵活应对混合负载业务,作为数据存储的 Data Node 节点采用了多种数据结构,其中使用行存的结构来提供在线事务处理能力,作为 100% 兼容 MySQL 生态的数据库,DN 在 InnoDB 的存储结构基础上,进行了深度优化,大幅提高了数据访问的效率。

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  • 2024-09-05
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    通过实验深入了解 TCP 连接的建立和关闭

    TCP/IP 这个主题很多文章比较陈旧,且以讹传讹的东西太多,所以本文作者结合了理论和实践去写,旨在通过一系列实验帮助读者深入理解 TCP 连接的建立过程。

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  • 2024-09-11
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    内核网络小白之故障寻踪记

    本文记述了一次由 skb(socket buffer)异常导致的内核故障排查过程。

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  • 2024-09-24
    571

    通过实验深入了解 TCP 数据的发送和接收

    本系列文章是组内写给新人和实习生的 TCP入门系列教程,结合了理论和实践,本篇为第二篇,建议先读上篇《通过实验深入了解TCP 连接的建立和关闭》。

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