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  • 发表了文章 2021-08-13

    Redis持久化策略

  • 发表了文章 2021-08-13

    Redis 过期策略及内存淘汰机制

  • 发表了文章 2021-08-13

    Redis的基本知识

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  • 回答了问题 2024-04-18

    作为一个经典架构模式，事件驱动在云时代为什么会再次流行呢？

    作为一个经典架构模式，事件驱动在云时代为什么会再次流行呢？
    1.松耦合与分布式系统适应性：在云原生环境中，微服务架构成为主流，事件驱动架构通过发布/订阅机制实现了生产者与消费者之间的松散耦合。生产者无需了解消费者的细节，只需发布事件到一个共享的消息通道。消费者根据自己的兴趣订阅相关事件，从而处理业务逻辑。这种设计极大地降低了不同服务间的直接依赖，增强了系统的灵活性和可扩展性。
    2.弹性与可伸缩性：基于事件的处理方式天然支持水平扩展。随着负载增加，可以独立地增减事件的生产者、消费者或消息中间件的实例，以适应不同的流量需求，而不会对其他服务造成影响。
    3.云原生技术栈的兼容性：事件驱动架构可以无缝集成Kubernetes等容器编排平台，利用其自动扩缩容、服务发现、滚动升级等功能，进一步提升系统的弹性和运维效率。以及与Serverless友好，事件驱动架构与Serverless函数服务天然契合，函数可以通过监听特定事件来触发执行，无需持续运行的服务器资源，显著降低成本并简化开发运维。

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  • 回答了问题 2024-04-15

    在图像处理应用场景下，Serverless架构的优势体现在哪些方面？

    在图像处理应用场景下，Serverless架构的优势体现在哪些方面？
    1.自动扩缩容：Serverless平台能够迅速调整实例数量在需求高峰时无缝扩容，低谷时自动缩减，确保资源始终与实际工作负载相匹配，避免了资源浪费和性能瓶颈。
    2.减少管理负担：Serverless架构将底层基础设施的管理和维护工作交由云服务商负责，开发团队无需关心服务器运维、软件更新、安全补丁等问题，可以专注于图像处理算法和业务逻辑的开发，提升开发效率。
    3.避免资源闲置：Serverless架构通过高效的调度机制确保计算资源在需要时被充分利用，减少服务器的空闲时间。与传统数据中心相比，Serverless可以显著提高硬件的利用率，降低能源消耗
    4.内置安全防护：Serverless平台通常具备一定的安全防护措施，如DDoS防护、身份认证、访问控制等，有助于保护敏感的图像数据免受攻击

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  • 回答了问题 2024-04-15

    如何处理线程死循环？

    如何处理线程死循环？
    1.写代码仔细检查循环的入口条件和退出条件，确保逻辑清晰且能够在预期情况下达成。避免因逻辑错误导致循环无法正常结束。
    2.在循环体增加中断条件，设定特定的标志变量，使得外部能够通知陷入死循环的线程停止运行或者控制流语句跳出循环。
    3.设置合理的超时时间，对于可能长时间运行的循环，设置一个最大执行时间限制。当达到此限制时，强制退出循环。

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  • 回答了问题 2024-04-07

    如何写出更优雅的并行程序？

    如何写出更优雅的并行程序？

    1. 任务分解：合理划分任务：根据问题特性，将计算任务分解为独立、可并行执行的子任务。子任务应尽可能保持均衡，避免出现“长尾”任务导致资源闲置。
    2. 数据分区与同步:对于大量数据处理场景，采用数据并行策略，将数据集划分为多个独立部分，各个处理器分别处理各自的分区，合理使用同步原语（如锁、条件变量、信号量等）来保护共享资源访问的原子性和一致性。尽量减少同步区域，避免过度同步导致的性能瓶颈。
      3.并发控制与死锁避免：遵循资源分配图的顺序规则，预防死锁的发生。设置锁请求超时机制，当锁请求长时间未满足时主动释放已获取的资源，避免死锁僵局。对于复杂系统，可以采用死锁检测算法定期检查系统状态，发现死锁后通过撤销操作、抢占资源等方式进行恢复。
    3. 性能分析与调优：利用CPU性能计数器、内存分析工具、并行程序性能分析器来识别性能瓶颈、负载不均、过度同步等问题。根据性能分析结果，对热点代码进行重构，如减少数据拷贝、改进内存访问模式、利用向量化指令等。
    4. 测试与调试：对并行代码的各个组件进行详尽的单元测试，确保其在单线程环境下行为正确。设计并执行特定的并行测试用例，检查程序在多线程或多进程环境下的正确性、数据一致性、竞态条件等问题。利用支持并行调试的工具，辅助定位并修复并发问题。
      通过遵循上述建议，可以在保证程序正确性的前提下，实现优雅、高效的并行程序。同时，不断学习和适应新的并行计算技术与工具，随着硬件架构的发展和软件生态的演进，持续优化并行程序的设计与实现
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  • 回答了问题 2024-04-07

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    优秀的技术PM应该具备什么样的能力？
    需要具备深厚的技术素养、出色的产品规划与设计能力，还要精通项目管理、擅长跨部门协作、具备数据驱动决策的思维，并展现出卓越的沟通与领导力。

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  • 回答了问题 2024-03-27

    通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能，将会带来哪些利好？你最期待哪些功能？

    通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能，将会带来哪些利好？

    • 大容量处理能力：用户现在可以免费处理高达1000万字的长文档，用户能够高效处理大型文本文件，意味着能有效提升文档审查、分析和管理的工作效率，降低人力成本。

    • 市场竞争力增强：大幅提升文档处理容量，已经在全球范围内确立了领先地位，超越了包括ChatGPT在内的其他同类产品，这不仅提升了阿里云产品的国际影响力，也吸引了更多潜在用户的关注与使用。

    • 广泛应用场景拓展：这一升级使得通义千问在长文档摘要生成、全文检索、智能索引、内容分析等方面的应用更为广泛，有望推动人工智能在实际工作流程中的深度集成。

    期待的新功能：跨语言文档处理、以及文档结构化与知识抽取等功能

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  • 回答了问题 2024-03-27

    你的数据存储首选网盘还是NAS？

    你的数据存储首选网盘还是NAS？
    我的数据存储首选是云盘存储。可以随时访问，多设备同步。
    另外NAS和网盘的优缺点如下：
    网盘优点：1.便捷性：随时随地访问，只要有互联网连接即可，不受地理位置限制。2.自动同步：多数网盘支持多设备间的文件同步功能，保证重要文件始终是最新的版本。3.冗余备份：服务商通常会在多个数据中心进行备份，提高数据安全性。4.无需硬件投入：只需要支付订阅费，不需要购买和维护物理设备。
    网盘缺点：主要有依赖网络：若网络不稳定或速度慢，则影响访问效率。隐私和安全：尽管大多数服务商承诺加密保护，但将数据存储在第三方服务器上可能增加隐私泄露的风险。长期成本：对于大量存储需求，尤其是长期使用，订阅费用累积可能会比购买NAS更昂贵。受限于服务商政策：存储空间、传输速度、单个文件大小等可能受到服务商规定的限制。
    NAS优点：1.本地化存储：高速内部网络环境下访问速度快，无流量限制。2.高度定制化：可以根据自身需求搭建不同级别的RAID阵列，实现数据冗余和保护。3.集中管理：可作为家庭或小型企业的集中存储中心，方便多台设备共享和协作。4.数据控制权：所有数据保留在自己掌控的设备中，对数据的安全性和隐私保护更有主动权。
    NAS缺点：初期投入：购买NAS设备及硬盘的成本较高，还需要考虑后期扩容和硬件维护的问题。网络依赖：虽然主要依赖局域网访问，但如果需要远程访问，则同样需要稳定的互联网连接。技术门槛：配置和管理NAS需要一定的技术知识，不像网盘那样即开即用。远程访问设置：如果需要从外部网络访问NAS上的文件，可能需要设置端口映射、动态DNS等复杂操作。
    依据所列的优缺点可以实际需求去做选择。如果经常需要移动办公、对即时同步要求高，或者希望减轻硬件管理和维护负担，网盘可能是更好的选择。而如果您拥有稳定的内网环境，注重数据私密性和自主控制，并且有大量的存储需求，NAS则更适合。此外，某些情况下也可以结合使用网盘和NAS，利用NAS做本地存储和备份，再配合网盘进行远程备份和同步，达到兼顾性能、安全和便利的目的。

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  • 回答了问题 2024-03-22

    AMD实例可以应用在哪些有趣的场景中?

    1.结合实际工作或学习经验，谈谈在哪些场景下使用过 AMD实例，具体都做了什么事？
    数据中心与云计算服务：在大规模的云计算平台上，AMD EPYC系列处理器的实例被广泛用于托管虚拟机（VM）、容器服务以及数据库服务，提供高核心密度和内存带宽，适合处理大型并行任务、数据分析和Web服务。
    高性能计算（HPC）：AMD实例适用于科学计算、流体动力学模拟、天气预报、基因组学研究等领域，通过其强大的浮点运算能力和多线程处理能力，能够有效提升计算密集型任务的执行效率。
    机器学习与深度学习：AI和ML模型训练时，AMD Instinct系列GPU实例可提供高效的GPU加速，缩短模型训练时间，并可用于推理部署，服务于图像识别、语音识别、自然语言处理等应用场景。
    渲染农场与动画制作：高性能的AMD实例可以在渲染农场中承担大规模的3D图形渲染工作，快速完成电影特效、建筑设计可视化、游戏开发中的资源渲染等任务。
    边缘计算：在靠近终端用户的地方部署AMD低功耗、高性能的嵌入式解决方案，可以实现实时数据处理、物联网(IoT)设备管理以及实时视频流分析等功能。
    游戏服务器托管：虽然您已经提到过这一场景，但值得一提的是，AMD实例由于其强大的CPU和GPU性能，非常适合用来搭建大型多人在线游戏(MMORPG)服务器，保证游戏流畅性与稳定性。
    教育科研平台：在大学和研究机构中，AMD实例可以用于建立共享计算集群，为师生提供充足的计算资源，支持复杂的科学计算项目和大规模数据集处理。

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  • 回答了问题 2024-03-21

    使用ecs可以哪些搭建好玩的应用？

    1、除了以上提到的ECS 应用搭建案例，还有哪些特定场景下使用 ECS 的实践经验？
    1.作为电商网站的服务器集群，承载高并发的用户访问和交易处理。
    2.挂载大容量的存储设备和配置高性能的计算资源来进行数据分析。
    3.通过灵活的资源配置来满足不同算法的需求,来作为为机器学习模型训练和推理的计算节点。
    4.作为游戏服务器，为多人在线游戏的服务器集群，提供稳定的游戏环境和低延迟的网络体验。
    2、ECS还可以在以下场景下大放异彩：
    容器服务：作为容器服务的基础，通过Kubernetes等容器编排工具来管理容器集群，实现应用的自动化部署和扩展。
    边缘计算：作为边缘计算节点，将计算和存储资源部署到离用户更近的地理位置，提供更低延迟的服务和更好的用户体验。
    虚拟桌面：作为虚拟桌面的基础，通过远程桌面协议提供云上的桌面环境，适用于远程办公和教育场景。
    网站托管：作为网站托管平台，提供一键部署、自动扩展和高可用性等特性，帮助个人和企业轻松搭建和管理网站。

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  • 回答了问题 2024-03-21

    如何优雅的进行入参数据校验？

    1.在哪些场景下，你会进行入参数据校验的呢？
    控制器层(Controller)：在接收HTTP请求时，需要对客户端传递过来的参数进行合法性验证，如用户注册时的用户名、密码格式和长度、邮箱有效性等。
    服务层(Service)：业务逻辑处理前，对接收到的DTO（Data Transfer Object）或领域模型对象中的属性进行校验，确保输入的数据满足业务规则要求。
    数据库操作：在执行CRUD操作之前，校验插入或更新的数据是否符合数据库约束，例如非空约束、外键关联性等。
    API接口设计：对外提供RESTful API或者RPC服务时，对传入的JSON或其他格式的请求体进行严格的结构和内容校验。
    校验方式通常包括：手动编写条件判断：使用if-else语句检查参数值是否为空、是否在有效范围内、是否符合特定格式等。
    注解式校验：通过框架提供的注解（如Java中的javax.validation包下的Hibernate Validator），在字段级别或方法级别添加注解来定义校验规则，如@NotNull、@NotBlank、@Size、@Pattern等。
    自定义校验注解与校验器：对于复杂或特定的业务规则，可以自定义注解，并实现对应的Validator接口来进行校验逻辑。
    2.如何优雅的进行入参数据校验？
    使用Bean Validation框架：如Hibernate Validator，它遵循JSR 303/JSR 349规范，可以在POJO类上使用注解声明校验规则，Spring MVC中可自动触发这些校验并在验证失败时返回错误信息。
    AOP（面向切面编程）：利用Spring AOP或其他AOP框架，在不侵入业务代码的前提下，通过编写切面拦截方法调用并执行统一的参数校验逻辑，使得校验逻辑集中且易于维护。
    单独的校验模块：构建一个通用的参数校验模块，将所有校验逻辑封装成独立的服务或工具类，各业务层调用此模块进行参数校验，从而降低冗余代码。
    函数式校验库：采用函数式编程风格的校验库，如Vavr (以前称为Javaslang) 中的Validated类，允许链式调用进行校验，错误信息收集更为方便。

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  • 回答了问题 2024-03-21

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？

    目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？
    1.明确、精确的指令输入：提高模型对用户需求理解的准确性，首要的是确保用户向模型提供清晰、详细且无歧义的需求描述。对于复杂的编程任务，可能需要分步骤或模块化地提出需求，并提供必要的上下文信息。
    2.强化训练与微调：对大模型进行针对性的强化学习和微调，使其更好地适应特定编程任务或领域。通过不断迭代更新训练数据集，包含更多的实际开发场景及正确的代码示例，以提高模型生成符合预期代码的能力。
    3.交互式开发环境：构建一个支持人机协同的交互式开发环境，允许开发者在模型生成代码后立即进行反馈和修正。模型可以根据用户的实时反馈调整其输出，从而逐步逼近真实需求。
    4.代码审查与验证：实施严格的代码审查机制，在大模型生成代码后，利用单元测试、集成测试等手段来验证代码的功能正确性和性能表现。此外，可以结合形式化方法和其他自动化工具来检查代码的质量和安全性。
    5.模型解释性提升：研究和改进模型的可解释性，让模型不仅能生成代码，还能解释其决策过程，帮助开发者理解为何模型会生成这样的代码，从而有针对性地进行优化或校正。
    6.持续学习与迭代升级：持续收集开发者使用模型时的真实案例和反馈，分析模型在哪些情况下容易出现误解并针对性地改进算法，推动模型在后续版本中不断提高代码生成的准确度和实用性。

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  • 回答了问题 2024-03-21

    如何看待云原生数据库一体化的技术趋势？

    在业务处理分析一体化的背景下，开发者如何平衡OLTP和OLAP数据库的技术需求与选型？
    在一体化数据库技术的支持下，开发者无需像过去那样单独构建和维护OLTP和OLAP两种系统。这种情况下，开发者可以关注以下几个方面来平衡技术需求与选型：
    1.性能匹配：确保所选的一体化数据库能够同时满足事务处理（高并发、低延迟）和数据分析（大规模批量查询、复杂聚合运算）的性能要求。
    2.架构灵活性：选择支持动态扩展、负载均衡、资源隔离等功能的云原生一体化数据库，以适应不同工作负载的变化。
    3.数据一致性与实时性：利用Zero-ETL等技术，确保事务数据能实时同步到分析层，减少数据延迟，保持业务决策的实时性和准确性。
    4.成本效益：综合评估采用一体化数据库带来的硬件资源、运维成本和总体拥有成本(TCO)上的优势。

    集中式与分布式数据库的边界正在模糊，开发者如何看待这一变化？这种变化对数据库的设计和维护会带来哪些影响？

    • 开发者应当积极接纳这一变化，并视其为数据库技术进步的表现。随着集中分布一体化理念的实现，数据库设计将更加侧重于提供统一的数据访问接口和服务体验，简化了应用程序开发和部署的复杂度。
    • 设计上，不再需要针对不同的数据库类型制定两套独立的架构方案，而是可以通过一套架构无缝地应对高并发交易和大数据分析的需求，这有助于提高整体系统的可伸缩性和可用性。
    • 维护方面，一体化数据库减少了运维工作量，比如迁移、备份恢复、监控等操作可以在同一套平台上完成，同时，由于存储和计算资源的灵活调度，能够更有效地进行资源管理和优化。
      开发者会选择云原生一体化数据库吗？会在什么场景中使用呢？
      开发者很可能会选择云原生一体化数据库，特别是在以下场景中：
      1.混合负载应用：对于既有大量高频交易又有复杂报表分析需求的应用，如电商平台、金融风控系统、物联网数据分析平台等，一体化数据库能有效解决两类需求并存的问题。
      2.快速迭代和弹性扩展：当项目需要快速响应业务增长、快速扩容或收缩时，云原生一体化数据库的弹性和自服务能力至关重要。
      3.成本敏感且注重运维效率：企业希望降低运维成本，提高资源利用率时，云原生一体化数据库通过自动化运维和按需付费模式，可以显著降低成本并提升运营效率。
      综上所述，在实际需求中，云原生一体化数据库因其高度集成、易于管理、高效灵活等特性，正逐渐成为现代企业和开发者面对复杂数据处理挑战时的理想选择。
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  • 回答了问题 2024-03-18

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    程序员在开发软件时，通常不太可能一次性写出完全没有 Bug 的代码。这是因为软件开发是一个复杂的过程，涉及了多个方面，包括需求分析、设计、编码和测试等环节。即使是经验丰富的程序员，也无法完全避免出现Bug。
    因为软件的功能通常由很多部分组成，逻辑也复杂性。复杂常常就会导致错误出现，即使小的项目也很难预测所有状况。然后需求经常变更可能导致原有的代码无法满足新的需求，从而需要进行调整，这个过程中可能会产生新的Bug。最后就是测试问题。测试不能预测用户所有的操作情况，需要通过用户的反馈来发现并修复问题

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  • 回答了问题 2024-03-11

    人工智能大模型如何引领智能时代的革命？

    人机交互革命：大模型如何提升我们与机器沟通的自然性和智能化程度？
    1.大模型具备更强大的语言理解和生成能力，能够更好地理解人类输入的语句，并生成更准确、流畅和自然的回复。它们能够理解复杂的语义关系、上下文信息和语言结构，从而更好地回应用户的需求和问题。
    2.大模型能够跟踪对话的上下文信息，并利用上下文来生成更连贯和一致的回复。它们能够记住之前的对话内容，根据对话历史提供相关的回答，从而增强对话的连贯性和智能化程度。
    3.大模型可以从庞大的知识库和互联网资源中获取信息，以回答用户的问题或提供相关的背景知识。它们具备更广泛的知识覆盖和信息检索能力，可以提供更全面和准确的答案。
    4.大模型可以通过指导和反馈机制进行持续的学习和改进。它们可以从人类的指导和纠正中不断提升自身的表现，逐步改进对话质量和智能水平。
    总的来说，大模型通过更强大的语言理解、生成能力，上下文感知，知识获取和学习能力等方面的提升，能够使人类与机器的对话更加自然、流畅和智能化。这种提升为人类与机器之间的交互带来了更好的体验和效果。

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  • 回答了问题 2024-03-11

    如何看待Linux桌面操作系统的火速增长？

    你使用过Linux桌面操作系统吗？你认为Linux系统有什么优势？
    没有怎么用过Linux桌面操作系统。主要都是服务器版的linux.
    Linux系统优势最主要是开源系统。其源代码对公众开放，可以自由查看、修改和分发Linux内核和相关软件。带来了更高的灵活性。
    其二是稳定性和可靠性，Linux系统以其高度的稳定性和可靠性而闻名。
    然后就是安全性，由于Linux的开源性和广泛的开发者社区，安全问题可以更快地被发现、报告和修复。Linux系统受到更多的安全审查和更新，相对于闭源系统更具安全性

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  • 回答了问题 2024-03-11

    让 AI 写代码，能做出什么样的项目？

    1.晒一晒你开出了什么奖品，上传开盲盒奖品截图
    微信截图_20240311101607.png
    2.用AI写代码是什么样的体验，分享一下你使用通义灵码的感受
    体验就是快速，有时候写通用方法。重新写需要花时间，费精力，现在直接问通义，它就直接写好。复制过来调试一下就行了。极大的提高了编码效率

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  • 回答了问题 2024-03-07

    开发者，你在云上建设过怎样的世界？

    本次活动提供的五大场景中你最感兴趣的是哪个，为什么？
    玩转Leanote个人云笔记
    Leanote是最实用的个人工具。相对其他来说，对日常办公影响最大，想写什么写什么，想存什么存什么，想要什么功能，自己实现。实现简单，一台简单的服务器就能实现。

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  • 回答了问题 2024-03-06

    你使用过代码生成工具吗？

    你一般使用代码生成工具来做什么？
    1.可以根据数据库模式自动生成用于创建、读取、更新和删除（CRUD）操作的代码。这样可以快速生成与数据库表对应的实体类、数据库查询语句、数据访问层代码等
    2.可以生成用于表单输入和验证的代码，包括表单字段的定义、验证规则、错误处理等。这可以简化表单处理和数据验证的编写过程。
    3.代码注释和文档：生成的代码可以包含自动生成的注释和文档

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  • 回答了问题 2024-02-22

    你会在Vision Pro里编程吗？

    1.作为一位开发者，你会考虑将Vision Pro应用到编程中吗？你对此持有怎样的看法呢？
    如果Vision Pro在实际应用比目前的效率和体验要好的化，可以应用到编程中。
    Vision Pro应用到编程中效果需要非常好，才会使用。但是实际应该很少使用。毕竟价格在那里。大部分人不会去使用Vision Pro编程

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  • 回答了问题 2024-02-20

    如果用你的专业送上新春祝福，会是什么样的？

    新年快乐！

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