知鸦日报2025-11-22

主数据治理是数据管理的关键，需从技术、管控和业务视角系统识别主数据范围，明确数据Owner及职责分工，制定数据标准和管理规范。通过分布式集中管理模式，确保数据权威性与共享性。搭建多维数据质量评估体系，实时监控数据质量。试点AI工具修复数据问题，探索与大模型融合，实现数据分类、清洗、合规检查等智能化治理，提升数据管理效率与质量。

这篇文章分享了如何利用代码执行染色和覆盖率分析技术清理无效代码的实践经验。通过JVM agent插桩和JaCoCo工具，团队实现了线上代码执行数据的自动化采集与可视化分析，结合IDEA插件快速定位无用代码。方案有效降低了历史代码维护成本，提升了代码健康度，为类似场景提供了可复用的技术路径。

本文探讨了JED数据库中因锁机制和事务隔离性引发的并发数据丢失问题。核心问题在于两次同步操作时间相近，导致指标和维度丢失。通过分析锁机制和事务隔离级别，提出了分布式锁控制和长事务拆分为“读-算-写”三步的解决方案，有效解决了数据不一致问题。短期采用分布式锁，长期则优化事务粒度，降低锁冲突风险。

MCP协议为AI与环境的交互提供了标准化方案，通过客户端-服务器架构实现工具、资源和提示的统一管理。开发者可使用fastmcp框架快速构建MCP工具，支持本地和远程部署。设计工具时需注重参数清晰、职责单一、容错机制和性能优化，确保LLM能准确理解和使用。MCP的应用场景广泛，从基础功能到与游戏引擎集成，展现了其在复杂任务处理中的潜力。掌握MCP开发，让AI与环境高效对话。

AI从1956年诞生至今，经历了初生期、成长期到如今的爆发期，从规则式AI到深度学习大模型，逐步模拟人类智能。Transformer架构的出现推动了大模型的演进，ChatGPT、Stable Diffusion等应用展现了AI的潜力。智能体结合大模型，实现了自主决策与行动。未来，AI将成为人类的重要伙伴，持续拓展应用边界，推动技术革新。

去哪儿网在国内酒店稳定性保障中，针对Redis高并发超时场景进行了演练。演练发现，2.5倍峰值流量下，系统内存飙升并触发OOM。通过四步法排查，确认是老年代空间不足导致堆内存溢出，主要原因是无界队列任务堆积。优化建议包括将有界队列大小设为1024，并在Redis超时故障时丢弃更新缓存任务，以提升系统稳定性。