锁是解决这些问题的传统方法，而无锁化编程是一种更高级但复杂的技术，它能够在某些情况下提供更优的性能和可扩展性。正确选择和实现适合应用场景的并发策略，是高效多线程编程的关键。本文由作者带着大家一起学习无锁化编程。
随着微服务和容器化技术的迅速发展，传统的基于SDK和服务框架的微服务架构在面对多元化的技术和逐步增多的服务数量时弊端逐渐显现，为了解决这些问题，service mesh作为新一代的微服务框架逐渐展露头角。这种架构模式可以将其视为微服务时代的TCP/IP协议，通过将网络通信层下沉，来屏蔽分布式系统带来的复杂性。因此各大厂纷纷向这种微服务架构模式升级，用该种模式解决东西向流量（server-server）和南北向流量（client-server）问题，期望可以让开发者回归业务，更聚焦业务。但在软件开发中并没有银弹，从传统微服务模式升级到service mesh架构模式可谓困难重重。鉴于以上问题，结合集团现状，集团针对RPC流量的服务治理体系已经很成熟，但是缺少针对HTTP流量的统一治理体系，同时集团针对南北向流量处理的微服务治理框架也已经很成熟，因此团队直接聚焦于使用该种架构模式解决HTTP东西向流量的治理问题。考虑到实现成本与推广难度问题，在实现过程中团队并不想要重复造轮子，因此期望能够在兼容现有的架构情况下实现MESH化，同时，致力于在对业务零侵入的情况下，丰富现有的服务治理能力
在快速迭代的软件开发周期中，用户界面（UI）的自动化测试已成为提高效率和确保产品质量的关键。然而，随着应用程序变得日益复杂，传统的UI自动化方法逐渐显露出局限性。AI驱动的UI自动化出现了，但仍面临着准确性和可靠性的挑战。在这个背景下，本文提出一个创新的视角：通过实时调试技术，显著提升AI编写的UI自动化脚本的有效性。 这个问题不仅仅是技术上的挑战，它关系到如何在保证软件质量的同时加速软件的交付。本文将探讨实时调试如何帮助AI更准确地理解和执行UI测试脚本，以及这种方法如何能够为软件开发带来革命性的改变。
2017年，《Attention Is All You Need》的一声惊雷，给世人带来了Transformer模型。2022年，以Transformer结构为核心的chatGPT，凭借其震惊世界的表现，掀起了“AI元年" 的序幕：从此，各方纷纷投入大模型领域，前赴后继，热情高涨。然而，随之而来地，大模型在软硬件基础设施、算法及数据集等多方面的挑战和困难也逐步显现；今天我们将从AI-Infra角度出发，带大家了解目前大模型在算力、存储、通信等多方面上硬件资源的挑战和瓶颈，并且提供相关指标的量化手段和选型指导。
大模型进入加速发展的第二年，技术迭代和竞争更为激烈。令全球震撼的文生视频Sora世界模拟器、拥有更强智能的谷歌Gemini 1.5、Meta的世界模型的雏形V-JEPA同一天推出，Claude3超越了GPT4的能力。Open AI的GPT5呼之欲出，奥特曼不仅自研芯片、还投资了数家可控核聚变公司，储备未来的关键资源——算力和能源。 在算力紧平衡、数据资源荒即将到来的背景下，面对纷繁复杂、日新月异的变革，笔者试图对未来大模型的发展做出一点预判，纯属个人研究中的感受，供大家参考。也非常欢迎大家探讨交流，批评指正，共同迭代认知，一起进步。
