阅读最新文章 按时间找文章
40 归档分页
370 留言互动
4 核心专题

用k6找出被负载模型掩盖的慢请求

为什么压测时延迟很低，上线后却频繁超时？问题可能不在服务器，而在负载模型。本文从固定并发与固定到达速率的区别切入，解释协调遗漏如何低估慢请求影响，并结合k6开放负载模型，给出包含业务校验、超时控制、延迟阈值和迭代完整性检查的实战脚本。进一步分析虚拟用户预算、丢弃迭代、发压机瓶颈及延迟统计边界，说明如何联合判断请求是否按计划发出、业务是否正确完成、响应是否满足时限，建立可信的容量验证与性能回归流程。

120 阅读 云原生与运维

pgvector过滤检索与召回率实战

向量索引建立后，带租户、状态等条件的查询仍可能返回不足，原因往往在于近似检索先生成候选，再执行业务过滤。本文围绕 pgvector 拆解候选损耗、迭代扫描、严格排序与召回率的区别，提供实验数据、执行计划检查及精确检索对照脚本，并比较普通索引、部分索引和分区的适用场景。文章强调，返回够数不等于最近邻完整，候选重排不能找回遗漏记录，权限范围也不能为召回率让路。上线应同时验证结果数量、召回质量、延迟和并发资源成本。

114 阅读 数据库

Project Leyden如何用AOT Cache 加速Java冷启动

Java 在峰值吞吐上很强，但类加载、链接、方法画像与 JIT 预热，让冷启动成为容器扩容和短任务的隐性成本。Project Leyden 没有抛弃 JVM，而是通过训练运行生成 AOT Cache，把部分启动与预热工作提前完成。本文梳理 JDK 24、25、26 的演进，分析其与 GraalVM Native Image 的差异，并给出生成命令、CI/CD 流程、诊断参数与常见失效场景，帮助你判断哪些 Java 服务值得使用 Leyden，并确认缓存在生产环境真正生效。

159 阅读 Java

从一个消失的标签，到 1478 倍的写放大

起点只是评论区的「博主」标签不见了，往下追却牵出了写放大 1478 倍的 binlog、一页 42 MB 的留言配图、跨五层嵌套的孤儿数据，以及同一个问题在代码里的四种答案。本文按排查顺序记录十四次改动的根因与取舍，包括两次把测量工具的毛病错当成站点故障的判断失误。

176 阅读 本站实践

PostgreSQL WAL堆积排查实战

PostgreSQL业务表增长不明显，磁盘却可能被持续保留的WAL占满。本文从复制槽、归档失败与检查点机制切入，解释max_wal_size为何不是硬上限，区分restart_lsn与confirmed_flush_lsn，并提供只读诊断SQL。结合WAL生成速率、磁盘净增长和复制槽剩余预算，建立容量与恢复时间评估方法，说明删除WAL、盲目清槽和频繁检查点的风险，形成从定位、止血到验证的排障闭环。

150 阅读 数据库

SSE与Nginx流式传输排障实战

AI 接口启用了流式输出，页面却仍要等待数秒才整段显示，问题未必出在模型。本文沿着应用写出、Nginx 转发、SSE 解析与前端消费四个环节展开排查，用可运行的 Java 探针及本地对照实验，说明响应缓冲开关为何不能代替证据。随后解析请求缓冲、心跳与超时、首字节与首个有效事件之间的差异，并补充断线重连、任务幂等和资源清理的设计边界，帮助开发者建立从复现、定位到修复验证的完整方法，避免盲目增加超时或全局关闭缓冲。

150 阅读 系统与网络

用PSI看懂Kubernetes资源压力

线上接口出现延迟尖刺时，我们通常先看 CPU、内存和磁盘使用率。但这些指标只能说明资源“用了多少”，无法直接回答业务线程“因为资源不足等待了多久”。Linux PSI 从任务停顿时间出发，量化 CPU、内存和 I/O 竞争对工作负载造成的真实影响。本文将结合 Linux、cgroup v2、Kubernetes、Prometheus 和 Java 服务排障，讲清 PSI 指标的读取方式、关联分析思路、告警策略以及常见资源问题的优化方向。

196 阅读 系统与网络

CXL 4.0如何重构内存扩展与资源池化

传统服务器内存长期绑定在CPU插槽和DDR通道上，容易出现部分机器闲置、部分机器容量不足。CXL通过CXL.io、CXL.cache和CXL.mem，将处理器、加速器与外接内存纳入一致性互连，并支持扩展、池化和动态分配。本文解析CXL 4.0的128 GT/s链路、Bundled Port与RAS增强，说明Linux如何将CXL内存映射为DAX或System RAM，并讨论数据库、AI及Java服务采用分层内存时的适用场景、性能边界与上线检查项。

172 阅读 系统与网络

Kafka Share Groups如何把事件流变成任务队列

Kafka传统消费者组把分区作为最小分配单位，消费者数量一旦超过分区数，多出的实例就只能空闲；逐条确认、失败重试、毒消息隔离和峰值扩容也往往需要业务自行补齐。Kafka 4.x引入Share Groups，以记录级获取锁替代分区独占，并提供ACCEPT、RELEASE、REJECT、RENEW四种处理结果，让多个消费者能够同时协作处理同一分区中的不同任务。本文结合Kafka 4.3.x，从工作原理、记录状态机、顺序与投递语义、Java客户端实现、关键配置、幂等设计、长任务续锁、保留策略和迁移步骤等方面展开，说明Share Groups适合哪些任务队列场景，又为何不能简单视为RabbitMQ等传统消息队列的完全替代品。

180 阅读 中间件
上一页 1234 ... 40 下一页