CDP系统中目前存在大量由用户ID集合组成的标签和群体，截止当前已有几千+标签，群体2W+。 大量的标签都是亿级别数据量以上，例如性别、职业、学历等均，甚至有群体中的ID数量达到了数十亿+。

一般，我们传送大文件是指传送大于100M的文件，而普通文件是指小于100M，常见的是20M、30M和50M，两者主要的区别在于文件大小上，还有传送速度上。

JDK 8 中 CompletableFuture 没有超时中断任务的能力。现有做法强依赖任务自身的超时实现。本文提出一种异步超时实现方案，解决上述问题。

在鸿蒙生态系统中，虽然原生应用通常基于 ArkTS 实现，但在实际研发过程中发现，使用 C++ 可以显著提升应用框架和业务的性能表现。

自知是人外有人，天外有天，相信对于Log4j2的异步日志打印早有老师或者同学已是熟稔于心，优化配置更是信手拈来，为了防止我在这里啰里八嗦的班门弄斧，我先将谜底在此公布：log4j2.asyncQueueFullPolicy=Discard & log4j2.discardThreshold=ERROR，这两个Log4j2配置在强依赖的RPC服务方系统或中间件系统出现问题且业务流量巨大时，对系统的快速止血和影响范围的控制有奇效。要问为什么如此配置，是否还有高手？请见下文分晓。

需要说明，本文的线程池都是java.util.concurrent.ExecutorService线程池，本文将围绕验证，阅读源码俩方面来解析这个问题。

调用方A -> JSF -> 提供方B；大多数情况下，调用方耗时 和 提供方耗时 基本没有差别；个别情况下，调用方耗时 远高于 提供方耗时，大概5分钟20+次。

最近的工作中接触到CK，一开始还不知道CK是什么,通过查询才知道CK是ClickHouse，ClickHouse 是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库。

本文主要介绍了京东零售研发团队在面对海量订单场景下，为了提升用户体验、降低系统技术风险，所做的真实优化案例。

在分布式系统中，消息队列（MQ）是实现系统解耦、异步通信的重要工具。然而，MQ消费时出现的消息乱序问题，经常会对业务逻辑的正确执行和系统稳定性产生不良影响。

库存平台为货品流通链路提供全面的库存管理服务，贯穿其整个订单生命周期，是电商领域不可或缺的核心模块。在平台建设过程中，我们面临了诸多稳定性方面的挑战。

在做MySQL的SQL优化时，如果只涉及到单表查询，那么大部分慢SQL都只需从索引上入手优化即可，通过添加合适的索引来消除全表扫描或者排序操作，执行效果，大概率能实现质的飞跃。

我们团队在利用Taro进行秒送频道小程序的同时，一直在探索性能优化的最佳实践。随着需求的不断迭代，项目中的性能问题难免日积月累，逐渐暴露出来影响用户体验。

从研发的流程阶段来看，在确定产品需求后，我们会经历架构设计、编码、测试、联调验证和上线这几个阶段来交付系统。在这个过程中，我们需要特别关注上线环节，因为它是事故高发的阶段。

受这篇文章《人人都能手写的chrome插件，帮我省了1000多块钱》启发，再加自己空闲时间学了一些前端的皮毛，以及实际工作需求，多种契机决定自己动手完成一个时间戳转换的谷歌插件。

鸿蒙新特性篇：Hello, 仓颉 World。