远程抓包不用愁！Wireshark搭配WinPcap的rpcapd服务，轻松实现跨设备实时抓包分析。只需在被控端运行rpcapd.exe，主控端配置Wireshark连接目标IP和端口，就能直接抓取远程网卡数据。特别适合语音视频流等高时效场景，支持多人协同分析，再也不用反复传文件啦！记得先卸载Npcap装WinPcap哦~

探索大模型技术之旅：从Transformer架构到预训练微调，再到参数规模与模型能力的关系，揭示了现代AI的核心原理。涌现能力的突现性、不可预测性和临界性，展示了AI系统的复杂动力学。MoE架构通过稀疏激活实现效率与性能的平衡，稀疏模型则代表了未来超大规模模型的发展方向。这些技术共同推动了大模型的广泛应用与创新。

消息队列存储架构是关键，Kafka、RocketMQ、JMQ各具特色。Kafka以Topic-Partition为核心，依赖顺序I/O和mmap实现高吞吐。RocketMQ采用CommitLog+ConsumeQueue+IndexFile三层结构，分离数据存储与索引查询。JMQ结合两者优点，以PartitionGroup为基本单元，优化写入和读取性能，适合高并发场景。

京东技术团队推出无侵入式智能分析方案，通过JFR低开销采集+大模型智能诊断，实现从数据到优化的全自动闭环。该方案能精准定位热点方法，如缓存瓶颈、RPC调用等，并提供分级优化建议。自然语言交互让性能分析从专家专属变为人人可用，实测可降低15-25% CPU消耗，效率提升显著。未来将扩展至多语言生态，推动研发效能革新。

虚拟试衣技术正成为电商新风口，通过AI将服饰精准“穿”到用户身上，解决线上购物体验痛点。京东历经四代技术迭代，从图像到视频试穿，并探索数字人、智能搭配等创新场景。电商AIGC能力矩阵已覆盖素材生成、3D展示等核心环节，未来将向沉浸式个性化体验升级，让“千人千面”成为可能。技术革新持续推动行业降本增效，重塑消费体验。

每日库存快照任务导致数据库主从延迟高达30分钟，影响报表准确性。分析发现05:00-07:00生成6.9亿行快照数据是主因，传统SQL方案难以突破瓶颈。最终采用大数据方案：BDP离线抽数→Hive→ES分层存储，保留20天数据。切换后主从延迟消失，磁盘利用率降至60%以下，业务查询改用ES数据源，问题彻底解决。

分布式系统中，网络不可靠、时钟不稳定和节点故障是常见问题，可能导致数据不一致。Raft算法作为分布式共识算法，通过选举Leader、日志同步和状态机应用，确保数据的线性一致性。它解决了脑裂问题，并通过过半数机制避免多个Leader。Raft算法要求服务可恢复且无拜占庭故障，消息可能延迟或丢失，但网络分区后能恢复。

MCP Server Easy Code Reader重磅上线！这款神器能自动读取跨项目代码和Jar包源码，大幅提升AI编程效率。通过四大核心工具，开发者可轻松实现：1）跨微服务调用链路分析；2）第三方依赖源码查阅；3）复杂业务逻辑快速溯源。支持智能模糊匹配和反编译缓存机制，现已开源并上架JoyCode市场，让AI助手秒变"代码考古专家"，复杂系统上手难度直降50%！

Web实时通信技术大盘点！WebSocket实现全双工低延迟交互，SSE专注服务器单向推送，WebRTC打造P2P音视频通话，轮询则是兼容性备选。从握手协议到数据传输，从心跳保活到断线重连，深度解析四大技术的核心原理与适用场景。技术选型看这里：高频双向选WebSocket，单向推送用SSE，音视频通话靠WebRTC，简单兼容考虑轮询。

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。

JIMDB针对大热Key问题，提出以资源影响为核心的全新定义，构建了智能识别与多层治理体系。通过实时计算与预测模型，精准识别风险，结合服务端缓存、熔断等机制，显著降低CPU与带宽压力，提升系统稳定性与性能。该方案已在生产环境中大规模应用，有效应对高负载场景，实现了分布式缓存系统的智能化治理。

在算法实验中，仅关注核心指标的提升是不够的，还需识别潜在风险，评估隐性影响。实验分析Agent通过“汇总数据—分项分析—总结呈现”的框架，实现智能化分析闭环。产品设计注重助手化体验，统一表单简化用户操作，基于DAG的工作流编排提升分析质量。大模型选型结合京东自有模型，优化提示词工程，确保生成质量。未来将探索知识蒸馏和灵活数据工程框架，提升产品交互体验。

ROMA针对京东金融APP首页图表渲染问题，重构了缓存策略和渲染链路，引入Apache ECharts提升复杂图表显示效率。通过优化WebView缓存、数据通讯和自动重试机制，显著缩短了渲染时间，提升了渲染成功率和稳定性，实现了近乎零延迟的图表展示。

京东广告在大模型时代推出自主研发的广告营销大模型，推动广告营销技术变革。通过广告投放智能体实现自动化投放，GRAM模型实现召排一体，创意优化引入CTR建模平衡美观与效果，算力协同优化实现超低延迟推理。这些创新让广告主更高效，用户看到更精准的广告，助力广告营销进入新阶段。

京东生态中的保险理赔服务已从传统成本中心转变为提升用户体验、促进复购的营销触点。通过深度嵌入外卖、零售、健康、金融、物流等场景，京东保险提供定制化保障，如外卖准时保、破损险、购药折扣险等，满足多元需求。技术架构面临大流量、高并发挑战，AI应用显著提升审核效率，实现理赔自动化。理赔体验的优化成为赢得用户信任的关键，推动保险服务从被动响应向主动决策转型。

Hudi架构以时间轴为核心，记录表上所有操作的即时状态，提供原子性操作和高效数据检索。文件布局和索引优化数据存储与查询性能，支持全局与非全局索引。表类型分为写时复制（COW）和读时合并（MOR），各有适用场景。查询类型包括快照、增量和优化查询，满足不同数据分析需求。