ChatGPT在当下已经风靡一时，作为自然语言处理模型的佼佼者，ChatGPT的优势在于其能够生成流畅、连贯的对话，同时还能够理解上下文并根据上下文进行回答。针对不同的应用场景可以进行快速定制，例如，在客服、教育、娱乐等领域中，ChatGPT可以作为智能助手为用户提供便捷的服务和娱乐体验。 从GPT-3到GPT-4，我们可以看到在高级推理，输入设置，微调行为和理解更长的上下文信息等方面，ChatGPT在不断的优化训练中已经取得了显著的进展。 但是针对于这种交互式的GPT模型，我们更希望看到能像电影里的人工智能，拥有自我意识，可以进行自我学习和进化。不需要通过频繁的引导和交互，我们只需要简单提出一个目标，AI就能自主的完成所有的执行规划和逻辑处理，并不断进行自我论证和优化，最后完成我们提出的目标。 那么今天它来了，它就是ChatGPT的进化版本：AutoGPT。
在一次飞行途中，我司客户遭遇到了得物App在飞机上的WiFi网络访问异常的问题。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。为得物er稳定访问得物提供保障，同时也输出类似疑难问题排查模板。
随着互联网信息技术的飞速发展，数据量不断增大，业务逻辑也日趋复杂，对系统的高并发访问、海量数据处理的场景也越来越多。如何用较低成本实现系统的高可用、易伸缩、可扩展等目标就显得越发重要。 为了解决这一系列问题，系统架构也在不断演进。传统的集中式系统已经逐渐无法满足要求，分布式系统被使用在更多的场景中。分布式系统由独立的服务器通过网络松散耦合组成。在这个系统中每个服务器都是一台独立的主机，服务器之间通过内部网络连接。分布式系统有以下几个特点： 可扩展性：可通过横向水平扩展提高系统的性能和吞吐量。 高可靠性：高容错，即使系统中一台或几台故障，系统仍可提供服务。 高并发性：各机器并行独立处理和计算。 廉价高效：多台小型机而非单台高性能机。 然而，在分布式系统中，其环境的复杂度、网络的不确定性会造成诸如时钟不一致、"拜占庭将军问题"等。存在于集中式系统中的机器宕机、消息丢失等问题也会在分布式环境中变得更加复杂。
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。 页面稳定性提升，之前迭代遇见过一些C端的线上问题，比如页面白屏、页面报错等不同类型的问题，严重影响了用户体验，需要针对这一专项进行优化，提高用户体验。 回归投入成本大，H5页面巡检在用户稳定性提升上具有较大意义，在每个迭代大概有近十万个页面需要巡检（比如双旦、情人节等大促活动期间则更多）。
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。
20年以来内容标注结果搜索就是社区中后台业务的核心高频使用场景之一，为了支撑复杂的后台搜索，我们将社区内容的关键信息额外存了一份到Elasticsearch中作为二级索引使用。随着标注业务的细分、迭代和时间的推移，这个索引的文档数和搜索的RT开始逐步上升。
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。不妨，先复习一下《深入理解Java虚拟机》书中安全点那一章节的内容。 书中是在讲解垃圾收集器-垃圾收集算法的章节引入安全点的介绍，为了快速准确地完成GC Roots枚举，避免为每条指令都生成对应的OopMap造成大量存储空间的浪费，只在“特定的位置”生成对应的OopMap，这些位置被称为安全点。然后，书中提到了安全点位置的选择标准是：是否能让程序长时间执行；所以会在方法调用、循环跳转、异常跳转等处才会产生安全点。 书中还提到了JVM如何在GC时让用户线程在最近的安全点处停顿下来：抢先式中断和主动式中断。抢先式中断不需要线程的执行代码主动去配合，在GC发生时，系统首先把所有用户线程全部中断，如果发现有用户线程中断的地方不在安全点上，就恢复这条线程执行，让它一会再重新中断，直到跑到安全点上。而主动式中断的思想是当GC需要中断线程时，不直接对线程操作，仅仅简单地设置一个标志位，各个线程执行过程时不停地主动去轮询这个标志
随着公司业务的不断迭代发展，业务架构越来越复杂，测试亟需优化以下几个方面： （1）应用随业务发展在不断扩展，各个应用代码复杂度会不断增加，如何准确、全面判定代码修改影响范围会越来越重要； （2）测试过程中会发现只是自身应用代码一个修改，会导致对外暴露的接口逻辑发生很大变动，此时测试人员需要判定出这个对外暴露的接口对上层应用到底有多大影响； （3）业务快速迭代导致测试时间不断压缩，全量回归是一个很困难的事情，那么测试范围需要开发测试人员根据代码和业务熟悉程度精确把控，风险不可控。 基于上述背景，QA可以将精准测试作为应用上线质量的参考维度之一，有效辅助日常迭代测试工作，提高测试效率。
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。 这里不探讨大型项目的重构实践，毕竟一个大型项目的重构，更偏重于架构体系完善更新与业务领域拆分，它所涉及的架构体系、人力资源、部门协调等等其他问题都具有很大的挑战。另外大部分开发所负责的仅是其中的一个服务或者模块，这里探讨的内容可能对拆分后的服务重构更具参考意义。
