多集群部署微服务带来了可扩展性和容灾性等优势，但也引入了全局层面的脆弱性——中心控制平面的任何问题都会级联影响所有被管理集群，造成灾难性后果。其中最严重的场景之一是由于Pod删除导致的服务容量丢失。这在Kubernetes复杂的事件链中可能由多种原因引发，例如： 意外删除所有Deployment的owner资源类型的CRD 集群拓扑配置错误，导致用其他集群的spec覆盖当前集群 多集群滚动更新实现缺陷，同时在所有集群触发更新 联邦主集群的etcd磁盘损坏，导致Deployment对象从索引中移除 多个集群同时独立进行Pod驱逐操作，并发度不受控 虽然这些问题均可单独解决，但成因多样且在持续变化的基础设施中难以穷举。更便捷的方式是采用端到端处理：只要全局要求未满足就阻止Pod删除。因此我们开发了Podseidon项目——当跨集群的最小可用性要求不满足时，拒绝删除请求的准入webhook。
在C/C++开发领域，运行时库（Run Time Library）是一个非常重要且基础的概念，但是相关的介绍文章却很少，以至于对很多开发同学来说，这是一个偏神秘的存在，本文作者查阅了大量资料，并结合自己的理解，希望能够通俗易懂的科普和揭秘一下这一领域，内容包括什么是C/C++运行时库，它的主要功能，各平台的存在形式，以及开发中要注意的问题。
DeepSeek R1 推理模型凭借其卓越性能，能够高效解决很多深度问题，然而，官方的服务的限流问题却在我们使用过程带来了诸多不便，导致我们的“使用焦虑”。那么，如何实现真正的“满血、高速、不限流、超长上下文”的运行效果呢？为此，我们特别推出本期教程，教您如何部署专属的 DS 服务，彻底摆脱限流困扰，不仅支持知识库的使用，还可以随时将知识库分享出去，为客服等业务场景提供强大助力。依托阿里云的强大算力，助力您轻松实现“DS 自由”。 本期教程将基于阿里云百炼和云应用开发平台（CAP），详细为您讲解专属满血 R1 模型的部署与调用方法，助力您开启高效 AI 推理之旅。
一种新的商品表现形态，内容几乎存在于手淘用户动线全流程，例如信息流种草内容、搜索消费决策内容、详情页种草内容等。通过低成本、高时效的AIGC内容生成能力，能够从供给端缓解内容生产成本高的问题，通过源源不断的低成本供给倒推消费生态的建立。过去一年，我们通过在视频生成、图文联合生成、个性化文案、人设Agent等核心技术上的持续攻关，AIGC内容生成在手淘多个场景取得了规模化落地价值。本专题《淘宝的AIGC内容生成技术总结》是我们摸索出的一部分实践经验，我们将开启一段时间的内容AI专题连载，欢迎大家一起交流进步。
在构建大型 React 应用程序时，性能问题常常困扰开发者，主要原因是重复渲染。React Scan 是一个自动检测并高亮显示导致性能问题的渲染工具，帮助开发者精准定位需要修复的组件。文章介绍了 React 重复渲染的几种情况，包括引用类型导致的重新渲染、组件不必要的更新和组件内部状态的频繁变动，并提供了 React Scan 的安装和使用方法。还介绍了一些常见的优化性能的方法，如使用 React.memo、useCallback 和 useMemo、以及合理使用 shouldComponentUpdate 和 PureComponent。
在今年的春节期间，DeepSeek 火出了圈。凭借 DeepSeek-V3 与 DeepSeek-R1 的创新技术和卓越表现，DeepSeek 迅速成为了行业内外的焦点。不管是技术专家还是普通用户，都对 DeepSeek 赞不绝口。我们特别准备了这篇技术科普文章，期望无论你是不是技术同学，都能够读懂 DeepSeek。
