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，针对超大规模集群中节点“半死不活”却未被及时发现的问题，提出“推拉结合，以拉为准”的核心理念。通过心跳机制与业务可用率相结合，动态判断节点健康状态，实现亚健康节点的精准识别与隔离。文章结合真实线上案例，剖析传统心跳机制的局限性，并引入多维度检测策略，如基于时间窗口的接口可用率评估，有效应对网络波动与服务僵死问题。同时，探讨了跨机房部署探活程序以降低误判率的实践方案，强调健康检测应服务于业务无损目标。最后引发对客户端心跳开销与负载均衡策略协同设计的深度思考。
NoSQL 检索：为什么日志系统主要用 LSM 树而非 B+ 树？
B+树适用于关系型数据库，但面对高频写入的日志、监控等大数据场景，随机写入性能差。LSM树通过将数据先写入内存C0树，再批量合并到磁盘C1树，实现高效写入。结合WAL保障数据恢复，利用清空块与填充块进行滚动归并，提升磁盘读写效率。检索时优先查内存，支持近期数据快速访问，并通过删除标记延迟清理过期数据，是高频写入场景下的理想选择。
这个节点都挂了，为啥还要疯狂发请求？
本章深入探讨RPC框架中的服务健康检测机制。通过真实案例揭示：当节点网络异常、服务“半死不活”时，仅依赖心跳易导致误判。提出应结合业务请求可用率（成功次数/总调用次数）动态评估节点状态，实现更精准的亚健康识别。最终强调，健康检测需多维度考量，避免单纯依赖心跳，以保障业务高可用。
医院云HIS系统如何保障数据安全？
云HIS系统基于云计算与大数据，重构医疗信息化平台，实现数据集中存储、业务协同与跨机构共享。通过模块化设计与医院服务总线集成，具备弹性扩展能力。从技术、管理层面构建安全体系，涵盖加密传输、权限管控、等保合规、灾备恢复等措施，保障医疗数据安全可控。
如何在技术面试中自信应对“大模型微调”话题？
本文整理了测试开发在面试中常见的大模型微调相关问题。涵盖了从显存需求、数据构建到训练策略等35个关键点，重点分析了SFT与预训练的区别、领域适应与灾难性遗忘等核心挑战。文章强调测试开发人员需掌握模型评估、数据质量控制和训练监控等技能，以适应AI时代对质量保障提出的新要求。
