京东零售技术专家张颖在Flink峰会上揭秘了基于Flink构建的智能推荐数据体系。核心架构包含索引、样本、特征、可解释性和指标五大模块，通过实时+离线双链路保障数据一致性。重点解决了特征穿越、样本冷启动等难题，并创新采用分阶段窗口机制实现秒级实时样本拼接。可解释性模块能精准追踪推荐全链路决策过程，为效果优化提供数据支撑。整个体系日均处理PB级数据，显著提升了推荐系统的智能化水平。

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。

Oracle升级动因包括长期支持策略、现代特性需求、安全性与性能提升及AI新技术引入。项目涉及100+应用并行升级，面临多技术栈并存与持续集成适配挑战。主要问题包括依赖管理、模块化、语法改造、依赖冲突与构建体系改造。解决方案涵盖本地编译、行云构建与部署、JVM调优等，确保升级顺利进行。

大前端涵盖Web、移动端及跨平台开发，涉及原生应用、Web框架、小程序和跨平台解决方案。网络框架如OkHttp、Retrofit、Axios等，优化网络请求性能。网络请求流程包括DNS解析、TCP连接、SSL/TLS握手等。优化策略包括DNS解析优化、连接复用、减少数据传输、安全优化及弱网优化，提升用户体验。

值班排查问题时，常需快速定位代码来源。基于异常堆栈启发，开发了方法调用链跟踪工具，通过栈帧串联调用链，过滤冗余信息，便于展示串行调用关系，提升问题排查效率。工具支持多种参数配置，适用业务异常、监控告警等场景，已在线上实践中有效辅助问题定位。

AC自动机是一种高效的多模式匹配算法，通过构建前缀树和失配指针，能够快速定位大量关键词在文本中的位置。其时间复杂度为O(n)，适用于大规模文本搜索，如关键词高亮、语法检查等场景。AC自动机在实时性和准确性上表现优异，是文本处理领域的革命性工具。

ConcurrentHashMap 是线程安全的哈希表，通过 CAS、synchronized 和 volatile 关键字保证并发安全。它采用链表和红黑树结构，优化查询效率，默认大小 16，负载因子 0.75F。构造方法固定数组大小为 2 的 n 次幂，提升性能和简化实现。put 方法使用 CAS 和 synchronized 同步机制，addCount 方法巧妙实现元素计数和扩容判断。扩容允许多线程协同操作，提升效率。ConcurrentHashMap 不允许 key 和 value 为 null，简化并发逻辑。

供应链规划中，智能算法通过运筹优化和仿真技术，提升成本、效率和用户体验。仓网规划、库存布局及供应链仿真是核心应用场景。算法模型如GA+Rollout显著提升求解效率，仿真技术加速决策评估。未来，结合大模型与强化学习，供应链将迈向更高效的智能化发展。

MCP作为一种标准化通信协议，简化了AI模型与数据服务的集成，解决了复杂Prompt和数据孤岛问题。天枢iPaaS平台通过API编排和MCP服务自动生成，实现了数据连接的自动化，支持多种协议，提升了开发效率。MCP在财务合同、人资考勤等场景中的应用，展示了其灵活性和高效性，助力企业快速响应业务需求。

大模型应用正迎来爆发期，DeepSeek R1的发布展示了其强大的逻辑能力和低成本优势，推动各行业快速接入。2025年或成为技术变革的临界点，大模型在医疗、投资等专业领域的应用价值凸显。成功应用大模型需结合专业知识、知识库、工程架构和交互设计，未来还需探索更强大的算法和数据来源，以推动人工智能迈向新高度。

MCP化交互方式让业务通过自然语言描述操作系统，实现成本低、便捷快的体验。功能包括：根据合同状态或编号查询合同信息，用户确认后调用合同查询MCP server；通过自然语言描述合同延期需求，MCP client匹配调用并确保合同有效后，自动调用延期MCP server，返回成功结果并进行业务系统验证。

本文从日常值班问题排查痛点出发，提出借助栈帧开发方法调用栈链式跟踪工具，展示请求中的方法串行调用链。通过工具，研发和运维人员可快速定位代码来源，提升排查效率。工具核心代码利用StackTraceElement，过滤、简化信息，形成链式调用展示。适用于业务异常、监控告警等场景，已在线上实践中验证其效果。欢迎有类似需求的小伙伴接入使用。

在网络超时场景下，RPC服务调用可能面临数据一致性问题。针对接口无幂等或幂等失效的情况，开发了一款轻量级仿幂等数据校正处理工具。该工具支持MOCK或SPY服务调用，涵盖RPC接口和进程内方法调用，适用于各种通信方式。通过MOCK特定结果，帮助调用方快速推动流程，减少数据不一致风险。工具已在生产环境中应用，有效提升数据处理效率，为类似场景提供解决方案思路。

Go语言以“少即是多”为设计原则，通过编译为单一静态二进制文件、25个关键字、接口组合、显式错误处理及轻量级并发模型在云原生领域占据主导。与Java相比，Go的代码组织以包为单元，变量声明灵活，方法函数支持多返回值，接口实现隐式。Go的静态类型和严格类型转换确保代码安全，引用类型如切片、映射和通道简化了数据处理。错误处理采用显式错误返回和panic/recover机制，强调直接处理错误而非依赖异常。

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混沌工程通过主动注入故障提升系统弹性，Netflix首创并应用。核心原则包括建立稳定性指标、多样化故障注入、生产环境接纳及常态化运转。实验步骤涵盖范围圈定、指标定义、场景构建、剧本设计、工具选型、执行与结果分析。AI融合推动实验智能化，优化设计、执行与监控，提升系统应对未知风险的能力。