在数据处理和分析的领域，提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说，性能的关键需求在于能支持实时分析，应对复杂查询，提供快速响应，并具备良好的可扩展性。这些方面，对于满足高效、准确的数据分析需求至关重要。 火山引擎正式发布《云原生数据仓库ByteHouse性能白皮书》，白皮书通过使用 SSB 100G、TPC-H 100G、TPC-DS 100G 数据集进行性能测试，展示出 ByteHouse 在查询效率方面的显著成果，并详细介绍ByteHouse在实时数仓、复杂查询等八大应用场景的高性能应用表现。 作为一款OLAP引擎，伴随字节跳动各业务的发展，ByteHouse已经过数百个应用场景和数万用户锤炼，在2022年3月，部署规模已超过1万8000台，最大的集群规模在 2400 余个节点，管理总数据量超过700PB，并逐步在外部金融、泛互等场景应用和推广。为了更好支持字节内外部大规模数据和复杂场景应用，性能一直以来是ByteHouse重点打磨的产品基本功。
本文是一次优秀的反哺开源社区贡献实践，腾讯工程师在日常工作中基于对开源库 qs 的使用，发现了其在某些业务场景下存在的瓶颈问题。通过对测试数据的复现，debug 定位了真正的问题原因，并基于对问题的分析提出了一个稳定提升 5 倍性能的调优方案。 本次调优方案在他发起 pull request 后，仅耗时 34 小时便被开源库作者合入主线并发布新版本，成为截至目前唯一的性能优化更新。他是怎么做到的，一起来看看吧！
B站的下行CDN旧架构如下图所示，可以看到边缘CDN节点与中心调度服务有紧密协作，简单说是先由调度服务进行流量调度(负责均衡的调度到每个网关组件节点），再由回源组件进行集群内的回源收敛，最终到对应的回源节点进行回源。随着业务体量的增加，这种模式所带来的风险也不断的被暴露出来。
Golang基于多线程、协程实现，与生俱来适合异步编程，当我们遇到那种需要批量处理且耗时的操作时，传统的线性执行就显得吃力，这时就会想到异步并行处理。下面介绍一些异步编程方式和技巧。
AI 时代，技术呈指数级发展，我们越来越关注，如何持续学习提升，跟上时代的步伐。 刚好借着世界读书日的契机，我们邀请了阿里内部的技术大牛们，分享他们在 AI 时代持续学习的过程中，推荐的一些内容。 这其中的每一本书，都带有推荐者深刻的感悟与独到的见解。在这个春意正浓的季节，期待与你重逢在阅读的旅程中。
