随着微服务的普及，系统稳定性面临挑战，限流技术通过控制请求速率保障系统正常运行。本文介绍了固定窗口、滑动窗口、漏桶和令牌桶四种限流算法，分析了各自优缺点，并探讨了分布式限流方案，如基于中心化、负载均衡和分布式协调服务的限流方法。选择适合的限流策略需综合考虑系统需求、技术栈和负载情况。

设计师常面临灵感的波动，通过理解创造力的机制，可以利用工具和方法提升设计创造力。创造力分为Mini-C、Little-C、Pro-C和Big-C四种，研究方法包括协议分析和神经机制研究，如脑电图(EEG)等。刺激工具如Discover+、Cards for Humanity和头脑风暴等，促进联想、推理和反思。日常工作中，创建经验卡、反思清单、案例库等个性化工具，有助于打破思维定势，长期提升创造力。

在软件开发中，除了编码技能，理解用户、优化流程、加强协作、提升管理和代码设计同样重要。敬畏用户，关注每个反馈；团队需合理分配任务，避免信息孤岛；会议应高效且有目标；设计需灵活，易于变更。培养主人翁意识，重视用户体验和反馈，提升产品认同感。通过这些原则，开发人员可更好地应对复杂业务，提高效率和产品质量。

在开发中，调试耗时多，单元测试通过缩短反馈循环提升开发效率，提供“原子正确性”缩小调试范围。AI编程易出错，单测帮助快速定位问题。单测冷启动问题让开发者望而却步，推荐使用Vitest等工具，简化测试环境配置，提高测试便捷性。通过优化测试流程，开发者可在开发中实现短期高效和长期稳定的双赢。

自 “Prompt工作手册” 发布以来，我持续研究大模型能力的应用及研发方法，结合产业发展，在研发框架和模型应用上有了新的思考，并形成了新的方法论，希望我们的能力不仅仅停留在模型研发的某一阶段，而能贯穿在研发全流程之上。本文介绍了我们近半年的工作成果，通过对研发框架的工程化，我们大幅降低了模型应用研发的成本，让人人都能开发大模型应用。

在微服务高并发的一些场景下，微服务之间的调用量不断增加，大流量因素很可能会引起服务雪崩，微服务的稳定性对业务系统的影响也比较大。一般微服务容错组件都提供了限流的方式来保护我们的系统，本文主要介绍微服务限流的几种主流方案与适应的场景。

在《论篡改微信余额的技术可刑性》一文中，鹅厂资深资金架构师分享论证了技术上的可刑性，评论区的卧龙凤雏们也纷纷提出了自己天才般的设想，场面非常热闹。

正所谓“未知攻，焉知防”，腾讯云开发者公众号特意约稿原作者，针对大家关注的技术方案做了进一步拆解研讨，看完你的余额就有救了，下半辈子就有“铁”饭碗了！

大语言模型(Large Language Model，LLM)具有完备的世界知识，通过有监督指令微调和人类反馈强化学习的加持，自然语言精准理解和推断能力得到极大加强，使得模型具备零样本交互能力。搜索广告投放方式和引擎链路依托于自然语言构建，可以借助大模型强大的生成能力进行改造，在不损失用户体验的前提下，极大的提高系统变现能力的天花板。

👉目录1 什么是接口2 接口设计3 接口优&

系统高可用是一个宏大的命题，从设计思想、架构原则到工程能力、服务管理等等方方面面，每个视角单拆出来都不是一篇文章可以解决的。本文将从大局上全面系统地梳理高可用系统架构，起到一个提纲挈领的作用。

多线程环境下，读写锁是一种常用的同步原语，适用于多读者-多写者的经典问题；合理的使用可以在保证数据一致性的前提下，大幅提升读性能，但不合理的使用可能会导致死锁。本文从一次协程泄露问题入手，分析golang读写锁可能产生死锁的场景，希望读者可以避坑。

作为程序员，我们的职业生涯中往往会经历多次项目重构。许多业内专家在项目升级方面提出了各种方法论和原则，层出不穷。本文将以新闻插件接入层的重构过程为例，探讨实践中的重构范围和时机选择。

新闻插件接入层的重构项目严格来讲是个“重写”过程，整个项目历时9个月，改动范围涉及到插件接入层的23个接口，范围广泛，时间跨度长。之前的服务如果维护的好的话，其实本可以通过小步快跑的方式，分批次进行小范围的重构和优化，不需要花这么大的成本进行“重写”。但由于种种历史原因，这一过程一直未能启动，使得历史包袱越来越重，再进行小步快跑的话，临时工作量会增加到无法承受的范围。最终，我们在2023年初决定进行对整体服务直接进行“重写”升级。接下来，我们将详细介绍“重写”的过程和带来的收益，并探讨在后续维护中在什么时机进行真正的“重构”。

面对十几万用户 SaaS 服务迁移的巨大挑战，如何在单台服务器上实现高效、稳定、安全的部署运行？

本文详细探讨了这一挑战背后的技术实践过程，包括技术架构的演进、面临的挑战及解决方案，以及最终实现的架构维度和资源维度的显著收益。通过这一创新实践，微服务数量从30+锐减至个位数，资源占用大幅下降，仅需 8C16G 即可轻松应对，为企业在成本、效率及灵活性上带来前所未有的突破。

首先，Java 的语法是相对严谨的，类、接口、继承、抽象……一大堆的关键字让你在写代码时感觉像是在参加一场语法考试。而 Go 的语法则是简约得让人惊讶。你会发现， Go 里没有类的概念，只有结构体（struct）和接口（interface）。这让很多 Java 的 coder在初入 Go 时感到无所适从...

Gin是一款高性能的Go语言Web框架。

从自然语言问题（文本到SQL）生成准确的SQL是一个长期以来的挑战，因为用户问题理解、数据库模式理解和SQL生成中的复杂性。传统的文本到SQL系统，包括人工工程和深度神经网络，已经取得了实质性进展。随后，预训练的语言模型（PLMs）已被开发并用于文本到SQL任务，取得了有希望的性能。随着现代数据库变得越来越复杂，相应的用户问题也变得更加具有挑战性，导致参数受限的PLMs（预训练模型）产生错误的SQL。这就需要更复杂的定制优化方法，这反过来又限制了基于PLM的系统应用。

最近，大型语言模型（LLMs）在自然语言理解方面展示了显著的能力，因为模型规模的增长。因此，集成基于LLM的实现可以为文本到SQL研究带来独特的机会、改进和解决方案。在这项调查中，本文全面回顾了基于LLM的文本到SQL。具体来说，作者提出对文本到SQL的技术挑战和进化过程的一个简要概述。然后，作者们提供了详细介绍旨在评估文本到SQL系统的数据集和评价指标。之后，本文系统地分析了基于LLM的文本到SQL的最新进展。最后，讨论了该领域剩余的挑战，并提出了未来研究方向的期望。