在当今的软件开发领域，性能问题是一个永不过时的挑战。为了解决这一挑战，开发人员需要深入了解他们的应用程序运行时的性能，并快速定位高耗时问题。线程剖析是一种强大的工具，通过采集和计算运行时线程栈，可以帮助开发人员更好地理解和解决性能问题。本文将深入探讨线程剖析的基本思想和实现思路，以及客户端和服务端的设计。
知识抽取通常指从非结构化文本中挖掘结构化信息，如语义信息丰富的标签、短语等。在业界被广泛使用的场景包括内容理解、商品理解，从用户生产的文本信息中挖掘有价值的标签打在内容或商品上。 知识抽取通常伴随着对所抽取标签或短语的分类，通常被建模为命名实体识别任务，通用的命名实体识别任务就是识别命名实体成分并将成分划分到地名、人名、机构名等类型上；领域相关的标签词抽取将标签词识别并划分到领域自定义的类别上，如系列（空军一号、音速 9）、品牌（Nike、李宁）、类型（鞋、服装、数码）、风格（ins 风、复古风、北欧风）等。 为描述方便，下文将信息量丰富的标签或短语统称为标签词。
得物的服务端监控是比较全面和有效的，除了上报原始日志数据，还通过数据分析制定线上告警机制，调用链路分析，而针对前端项目这一块，还是不够全面的。对前端线上问题感应不及时，靠人肉发现，没有告警机制等问题，所以就有个前端监控这个项目。前端监控也确实很有必要，我们需要对线上的页面有个全面的把控，而至于怎么做监控，做数据上报，以及数据分析，如何针对监控数据分析出有用的核心链路的告警等也能有个全面的认识。本文主要是介绍得物针对监控做了哪些事情以及对前端底层监控手段做个总结。
一年前的《彩虹桥架构演进之路》侧重探讨了稳定性和功能性两个方向。在过去一年中，尽管业务需求不断增长且流量激增了数倍，彩虹桥仍保持着零故障的一个状态，算是不错的阶段性成果。而这次的架构演进，主要分享一下近期针对性能层面做的一些架构调整和优化。其中最大的调整就是 Proxy-DB 层的线程模式从 BIO 改造成了性能更好的 NIO。下面会详细介绍一下具体的改造细节以及做了哪些优化。
随着企业数据规模的增长，数据的价值变得越来越重要。然而，传统的数据库在承载大量数据时面临挑战，需要高效有序的维护。因此，建立高效的数据仓库成为了企业决策和管理的基石，但现代技术的背景下，数据管理和保护仍然存在着重要挑战。 为了解决这些挑战，数据分层成为了数仓建设中不可或缺的步骤之一。通过对数据的分层整理，不同的数据可以被合理地分类，方便企业快速进行数据分析和决策。 在实际应用中，数据分层需要进行灵活而有效的规划和设计，并结合相关的技术和工具进行管理和监控。只有这样，企业才能提高决策和管理的效率，增强市场竞争力。
当谈论如何提升视频的体验时，我们需要明确互联网视频市场的背景和现状，并分析用户对于视频体验的期望和挑战。 首先，随着移动网络的普及和互联网带宽的不断提升，视频观看已成为互联网的主要应用之一，视频内容也涉及更多的领域，例如教育、电商、社交等。同时，视频流量的份额也逐渐扩大，占据着互联网流量的重要部分。可是，面对海量的视频内容，用户们提出了越来越高的要求，如需要更快的加载速度、更流畅的播放体验、更高的画质和分辨率等，这些要求又产生了一系列挑战。 其次，不良的网络环境和设备所带来的影响也是视频体验不理想的重要原因之一，例如网络延迟、带宽瓶颈、设备性能等，这些因素都可能导致视频的卡顿、画面模糊、下载速度慢等质量问题。此外，由于网络环境的差异和视频内容的多样性，保障用户体验变得更加复杂，需要针对不同的用户需求和设备特性，采用不同的优化方案和技术手段。 针对这些问题，我们需要梳理出优化视频体验的技术手段和测试角度，以提高视频的质量和用户的满意度。并通过不断的优化落地，最终来提升视频体验并提高市场竞争力。
在企业客服场景中，客服发送一条消息的背后，需要考虑网络通信、前端展示、后端存储以及安全性等多个方面的技术支持，单从前端层面来说，就需要考虑到消息的显示、状态更新、稳定传输以及极限操作消息不卡顿等场景，随着IM系统的不断更新迭代，已经实现了从外采到自研再到一站式全场景工作台的搭建，我们能够很明显地感知到客服对于IM的体验要求越来越高了，因此客服发送一条消息背后所涉及的技术和思考也越来越重要。本文将探秘客服发送一条消息背后的技术和思考，帮助大家了解如何在IM聊天场景中提供高效、安全、可靠和良好的用户体验。 二
