知鸦日报2025-06-10

这篇教程手把手教你开发Kubernetes控制器！从零开始用kubebuilder初始化项目，编写资源管理逻辑，到本地调试和性能监控全流程覆盖。详细演示了Docker镜像构建、私有仓库推送技巧，最后通过Helm实现自动化部署。跟着做就能掌握控制器开发核心技能，轻松实现集群管理自动化，干货满满值得收藏！

在大促期间，数据库压力骤增，SQL性能瓶颈难定位。本文提出SQL染色方法，通过在SQL执行前注释打标，明确SQL来源和执行堆栈，快速定位问题。针对Mybatis和ibatis框架，分别提供拦截器实现，简化逻辑，仅对查询SQL染色。染色操作耗时仅0~1ms，不影响性能，助力高效排查数据库瓶颈。

G行云缴费平台采用EverDB分布式数据库，构建了同城双活和异地灾备的高可用架构。通过配置节点、调度节点和数据节点的故障切换机制，确保系统在极端场景下的快速恢复能力。异地灾备采用逻辑复制和数据校验，保障数据一致性。备份策略结合全量与增量备份，每日低峰期自动执行，确保业务连续性。未来将优化多级容灾和跨地域灾备，提升服务能力。

Claude Code 是一款基于 Anthropic 的 CLI 工具，通过 LLM 处理用户指令，支持多种工具调用如 Bash、GlobTool 等。其系统提示包含环境信息和项目结构，确保安全性和准确性。虽然处理速度较慢且成本较高，但其安全机制和用户体验优于其他工具如 Cursor。Claude Code 使用不同模型处理复杂和简单任务，适合在命令行中运行。

AI应用架构从简单交互逐步演进，涉及Prompt调优、上下文增强、输入输出防护、意图路由、模型网关、缓存设计等关键技术。架构优化提升了模型推理性能，引入了Agent模式，实现了监控与日志管理。这些演进推动了AI应用的高效、安全与可扩展性，为复杂场景下的智能交互提供了坚实基础。

AI Coding正重塑开发模式，降低技术门槛，但专业性并未消失，而是转向问题定义与批判性思维。AI提升效率，但可复用性与架构设计仍是核心。全栈开发者需具备跨领域整合能力，而领域专家的深度经验依然关键。TDD与研发左移趋势凸显，AI时代开发者需掌握长程规划、决策制定、创造性解决问题等核心技能，驾驭AI工具，创造更大价值。

本文对比了微前端框架QianKun和无界的核心原理、功能特性、优缺点及接入成本。QianKun兼容性强，适合复杂系统整合，但资源重复加载和样式隔离成本较高；无界模块共享效率高，适合现代技术栈，但浏览器支持有限。两者均需一定学习成本，选择取决于具体场景需求。

得物前端团队在双周迭代模式下，通过构建自动化测试体系提升研发效能。针对前端自测率低的问题，团队开发了代码覆盖率检测工具，结合插桩技术、覆盖率服务和报告展示平台，确保代码质量。技术方案涵盖增量与全量代码检测，并联动E2E测试形成闭环。通过标准化推广和精细化运营，Q2自测率显著提升，未来将扩展至C端和Node应用，持续优化质量保障矩阵。

训练机器学习模型与将其部署到大规模应用中面临不同挑战。从开发到全面部署AI系统，每个阶段都需要周密规划和合适工具。强大的软件开发技能在此过程中尤为重要，这也是许多AI工程师的短板。本文将探讨构建大型AI系统的各个开发阶段，及其相互关系与职责。

Tokio是Rust生态中高性能异步运行时库的核心担当，堪称异步任务的"智能调度中枢"。它将Future封装为任务，通过多级任务队列和窃取算法实现高效调度，配合Driver驱动完成I/O事件监听。相比Nginx的进程模型，Tokio的线程级调度更擅长处理复杂逻辑，其无锁队列和抢占机制巧妙平衡了效率与公平性。无论是网络服务还是实时系统，Tokio都是Rust异步编程的不二之选。