ChatGPT 是一种强大的自然语言处理模型。在工作中，我们可以借助其卓越的自然语言生成能力，快速检索代码信息，使程序员们能更加专注于业务逻辑的实现和优化。然而，由于它的知识库仅覆盖至 2021 年 9 月前的信息，一些新的技术文档无法被查询到，例如我们公司前端经常使用的开源框架 TDesign。本文讲解了本人为了解决这一痛点的实验过程，即通过应用 embedding 技术并结合 AST 解释器，实现了对 TDesign 代码知识库的自然语言查询。在 30 个常见用例的测试下，查询精度达到了 90%。常用组件的检索时间从平均 10 分钟缩短至 2 分钟，从而提升了前端研发效率 20%。
微信作为月活过10亿的国民级应用，其安全能力备受关注。值得注意的是，没有足够的特征数据，安全策略将是"无根之木，无源之水"。微信安全数据仓库作为安全业务的特征数据存储中心，每天服务了万亿级的特征数据读写请求，为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑，是微信安全的一块基石。事实上，微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心，更是一个特征管理和数据质量管理的中心。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现，请往下阅读。
在之前的文章中，我们讨论了如何使用 SkyWalking 和 eBPF 来检测性能问题，包括进程 [1] 和 网络 [2]。这些方法可以很好地定位问题，但仍然存在一些挑战： 1. 任务启动的时间: 当需要进行性能监控时，解决需要性能监控的进程始终是一个挑战。通常需要手动参与，以标识进程和所需的性能分析类型，这会在崩溃恢复期间耗费额外的时间。根本原因定位和崩溃恢复时间有时会发生冲突。在实际情况中，重新启动可能是恢复的第一选择，同时也会破坏崩溃的现场。 2. 任务的资源消耗: 确定分析范围的困难。过宽的分析范围会导致需要更多的资源。我们需要一种方法来管理资源消耗并了解哪些进程需要性能分析。 3. 工程师能力: 通常由整个团队负责呼叫，其中有初级和高级工程师，即使是高级工程师也对复杂的分布式系统有其理解限制，单个人几乎无法理解整个系统。 持续剖析（Continuous Profiling） 是解决上述问题的新机制。
本文为火山引擎湖仓一体分析服务LAS嘉宾分享文章，文章会为大家讲解字节跳动在Spark技术上的实践——LAS Spark的基本原理，分析该技术相较于社区版本如何实现性能更高、功能更多，为大家揭秘该技术做到极致优化的内幕，同时，还会为大家带来团队关于LAS Spark技术的未来规划。
存储与计算资源是数仓建设的基础，也是数仓建设中的重要成本支出。而随着数仓建设规模逐渐扩大、时间跨度逐渐拉长，将不可避免的出现数据表、任务、字段的冗余。为了减轻资源负担，降低数仓维护成本，需要对数仓建设成本进行治理与优化。
经过长达大半年时间的崩溃治理后，基于 Electron 框架开发的新版 PC 淘宝直播推流客户端的稳定性终于赶超基于QT 框架开发的旧版本了。剩下的崩溃问题中有 40% 是跟内存 OOM 有关，其中 V8FatalErrorCallback js heap OOM 问题整整困扰了我一个多月。历经千辛万苦终于破案并解决了这个问题，作为技术人来说还是非常兴奋的。为了了解该问题的来龙去脉，本文会从 V8FatalErrorCallback 崩溃问题的堆栈分析开始讲起，然后通过堆栈信息尝试各种解决方案，并对 v8 堆内存进行源码分析和尝试编译 electron 源码提升 v8 堆内存上限都不奏效后（如果对于编译 electron 源码不感兴趣，可以直接跳到 “如何用 Memory 和 Performance 工具分析内存泄漏问题“章节查看最终解决问题的方案），最终借助 chrome devtools 提供的 Memory 和 Performance 工具一步步排查和解决 Electron v8 引发的内存 OOM 问题，并且触类旁通解决其他内存 OOM 问题。
