与传统的文本生成技术相比，我们发现AutoGPT的能力进化令人震惊，它可以通过分析你的目标，自动拆解成它需要执行的任务，并在执行的过程中根据已有的经验和决策不断优化完善和总结。

这让我们意识到在特定场景下，用户可能面临无法使用得物App的困扰。经过SRE团队与无线团队、网络团队联合全力排查与优化，最终成功解决了这一问题，并同时挖掘出全网防火墙设备在各个C端用户工作生活场景访问不到得物App的问题。

针对操作幂等性问题，我们可以通过防止重复操作来间接的实现接口的幂等性，这几种实现幂等的方式其实都是大同小异的。

我们所在的效能团队，对这个需求最原始的来源是在一次“小项目”的评审中，增长的业务同学提出来的，目的在于保障前端页面稳定性的同时减少大量测试人力的回归成本。

KubeAI以模型为主线提供了从模型开发，到模型训练，再到推理(模型)服务管理，以及模型版本持续迭代的整个生命周期内的解决方案。

相关推荐模块是商详页的推荐核心模块，以帮助用户高效选择商品为目标进行算法迭代。但是在优化过程中，我们发现性价比高的商品往往会在算法推荐的排序中更有优势，更容易曝光给用户。然而这并非所有用户的需求，例如在亲友送礼有价格档位需求等场景下，过度考虑性价比会引起适得其反的效果，导致不符合用户需求、价格突兀等体验问题。

存在的问题如下图所示，主商品是两千左右的吸尘器，但是推荐商品中混入价格一百多的商品。虽然都是家用吸尘器而且推荐商品的销量都不错，但是以这次进商详页的用户行为意图推断，这款一百多的吸尘器不是目标商品。从用户的角度看，推荐商品和主商品的相关性偏弱了，影响到用户体验。对平台而言，这次商品曝光没有达到帮助用户更高效浏览的期望，没能满足用户需求。

我们希望通过相关推荐的价格优化，以商品相关性为核心，以用户当前时刻需求为导向，统筹考虑主商品调性、推荐商品性价比之间的关系，同时满足用户对商品价格体验和平台对uv价值的需求。

ES在大结果集指定字段排序的场景下性能不佳，我们使用时应该尽量避免出现这种场景。如果无法避免，合适的IndexSorting设置能大幅提升排序性能。

最早接触jvm中的安全点概念是在读《深入理解Java虚拟机》那本书垃圾回收器章节的内容时。相信大部分人也一样，都是通过这样的方式第一次对安全点有了初步认识。

在下单的稳定性治理过程中，从面对线上告警的盲目无措，逐渐演进到面对日常迭代变更、突发流量场景的镇定自若。在日常工作中，持续关注、发现线上潜在的问题以及不合理的设计，然后尽量通过合理机制&实现来进行保障。

端上的测试远远不止于此，该篇文章也是结合社区现在端上测试现状做的经验总结分享，上述无论是哪一块内容都可以单独拎出来做一个专题去讨论，也是欢迎大家一起交流学习，可以直接在评论区留言，促进互相学习。

在接入精准测试平台的过程中，对平台有了进一步的了解，当然在使用的过程中也发现一些问题，并给开发提了相关建议，从而不断完善精准测试平台开发，也帮助QA更好更高效得完成质量保障工作。

本文以一个Web项目的业务代码重构实践作为依据，来探讨项目业务代码重构过程中遇到的开发问题，以及重构过程中的一些注意点，希望可以给项目开发和服务开发维护重构提供一些通用的参考与思路。

如果说推动一款产品从0到1的上线是产品成功的第一步，那么如何实现增长是我们还需要探索努力的99步，本文来聊聊对增长的一些看法。

通过不同数据量下对比测试，我们可以看到，Async-fork 相比原生 fork，阻塞时间大大减少，性能提升非常明显。而且阻塞时间非常稳定，不会因为数据量的增长出现倍数级增长。

io_uring的性能基本超越linux 内核以往任何软件层面的IO解决方案，达到了与硬件级解决方案媲美的性能。io_uring 需要较高版本的内核支持，目前还没有大面积普及，但可以预料他是 linux 内核 IO未来的核心发展方向。

未来Mooncake还可以做很多，关于API体系建设、关于平台化、关于开放，Mooncake将不断推进产品和技术的创新和升级，为技术部的小伙伴提供更好的产品和服务。