@李天鸣：本文介绍了 Go 1.23 引入的 iter 迭代器，然后通过案例展示了基础的使用以及函数式的方式，最后简述了实现原理与两种迭代模式。从代码的可读性来看，迭代器增加了代码的理解成本。不过从“对象”的角度来分析，迭代器其实有助于代码封装维护，因为它将分散的逻辑内聚到一起，并且提供了统一的消费模式。

性能监控与优化是现代软件开发中后台的一环，尤其是在循环系统和服务端应用中。通过有效的性能监控工具，开发者能够快速定位并解决性能瓶颈，从而提升系统的响应速度和用户体验。继《使用 Pyrscope 结合 Holmes 加速找到服务瓶颈》之后，Pyrscope 在我们的团队中发挥了重要作用。例如，相关服务中，对深复制操作的优化，实现了性能提升…

七猫小说APP内容推荐的精准度，依赖策略算法的持续迭代，预估模型是算法的核心能力。此前，七猫各项推荐业务接入模型需要一定的学习成本，且各项业务模型独立开发，不同业务间的模型能力不能快速协作和复用，无法形成合力，造成一定的人力浪费。针对这些痛点，我们基于开源框架，自主建设了一个机器学习平台，从特征、训练、部署等方面简化模型接入流程，将通用的数据、基建进行统一，提升模块的复用能力，减少重复开发和人力…

现在七猫有多套全托管 StarRocks 集群在生产环境投入了使用，部分 StarRocks 集群从 EMR StarRocks 集群逐步升级成为全托管 StarRocks 集群。据不完全统计，数据治理前离线数据加实时数据，总数据量大约在 20PB 左右。

本文旨在帮助测试人员“0”代码完成UI自动操作以及埋点自动校验，基于现状，埋点测试以及每次发版需要花费大量时间验证相关埋点，并且随着业务发展，埋点数量只会越来越多，很难做到每次发版将全部埋点回归验证一遍，虽然线上有埋点数据监控系统，但是发现埋点数据异常时已处于外网阶段，因此需要一套机制降低埋点问题逃逸率，同时降低测试负担，提高测试效率。

HTTP/2引入了HPACK来压缩头信息，提高传输速度。在Nginx和Node服务端配置gzip压缩，使用Webpack插件对JavaScript、CSS、HTML进行压缩，以减小文件大小。此外，还可以采用代码优化措施，如减少全局变量的使用、避免频繁的DOM操作、使用事件缓存、使用节流和防抖函数来提高JavaScript性能。选择合适的数据结构以及避免使用eval()函数和不必要的递归也是优化JavaScript性能的方法。

七猫日志接收系统系列文章将会向大家介绍七猫日志接收系统及相关的埋点 SDK，总共分为四篇， 本文为系列的第三篇，将介绍客户端埋点 SDK 的实现，主要涵盖了埋点日志的采集、存储、上传等一系列流程。

七猫日志接收系统系列文章将会向大家介绍七猫日志接收系统及相关的埋点 SDK，总共分为四篇。本文为系列的第二篇，我们将基于当前的 v4 版本详细介绍七猫日志接收系统架构，并从日志处理效率、系统的高可用以及成本控制等方面进行架构设计分析。同时随着七猫的继续壮大，日志接收系统必将迎来越来越多的挑战，我们也会对后续的迭代版本进行规划与展望。

七猫日志接收系统系列文章将会向大家介绍七猫日志接收系统及相关的埋点 SDK，总共分为四篇，本文为系列的第一篇，将带大家一起回顾七猫 2020 年至今，七猫日志接收系统近四年来的演化历程。如果您之前未了解过统计埋点系统，强烈推荐您阅读本站发布的七猫统计埋点实践一文。

本文是七猫日志接收系统系列文章的完结篇，将简单介绍服务端埋点，并重点分析服务端埋点 SDK 的设计与实现。

大数据应用像一条工业流水线，它一般会有数据采集、数据加工、数据存储、数据计算及可视化这几个环节。数据采集，顾名思义采集相应的数据，是整个数据流的起点，采集的全不全、对不对，直接决定数据广度和质量，影响后续所有的环节。而埋点作为一种重要的采集手段，可以将用户行为信息转化为数据资产，为产品分析、业务决策、数据推荐、商业化应用等提供可靠的数据支持。

随着移动互联网的发展进步，移动终端电子阅读已经成为人们生活中必不可少的精神娱乐。七猫免费小说旨在为国人提供免费好看的小说、图书，丰富人民的精神文化。那么，移动终端如何能够提供好的内容、样式排版？这就需要对电子书格式进行深入的研究，掌握常见的EPub电子书格式、实现可定制化、差异化、掌握电子书的标准规范，基于标准规范化设计自己的电子书解析引擎，可实现跨平台阅读。

Canal的工作原理就是把自己伪装成MySQL slave，模拟MySQL slave的交互协议向MySQL Mater发送 dump协议，MySQL mater收到Canal发送过来的dump请求，开始推送binary log给Canal，然后Canal解析binary…

为保证推荐结果的新颖性，本文提出了一种新的策略，通过在推荐流程中的精排阶段引入交互特征（指用户、书籍间的曝光、点击交互数据），在保证不降低推荐精度，甚至略有提升的同时，降低过滤的复杂度，其中总存储由400GB降低为200GB（降低的曝光打压存储，新增的交互特征存储），提升推荐引擎性能， 同时模型更容易维护。

我们常说解决问题的能力是一个人的核心竞争力，解耦就是我们提升解决问题能力的关键工具，让我们面对复杂问题、复杂项目和复杂任务时能够从容不迫，化繁为简，逐步解决遇到的任何难题。

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