今年以来，商家营销工具业务需求井喷，需求数量多且耗时都比较长，技术侧面临很大的压力。因此这篇文章主要讨论营销工具前端要如何应对这样大规模的业务需求。
iLogtail 作为开源可观测数据采集器，对 Kubernetes 环境下日志采集有着非常好的支持，本文跟随 iLogtail 的脚步，了解容器运行时与 K8s 下日志数据采集原理。
随着用户表上数据量的增加，一些SQL的执行时间会变得越来越长。比如一些需要全表扫描的查询SQL，数据扫描过程会耗费一定的时间，表越大时扫描时间越久。再比如一些创建二级索引、重建表的DDL操作，会扫描全表，并做排序操作，表越大时扫描和排序耗时都会比较久。 为提升SQL查询性能，MySQL社区于8.0.14推出了InnoDB并行扫描特性，可通过innodb_parallel_read_threads变量控制并行扫描聚簇索引的线程数量；于 8.0.27 支持并行创建索引，可通过innodb_ddl_threads控制创建二级索引的并行线程数量，加速索引创建过程。MySQL的并行当前仅限于InnoDB层对全表的一个并行。 本文以8.0.37代码为基准，对InnoDB层的这些并行技术做一些基本介绍、原理解析。
过去一段时间以来，AIGC图片生成技术快速发展，在电商以及内容创作领域展现出来极高的应用价值。除了基础的基于prompt的文生图能力，社区还涌现出来更多的扩展技术。比如Controlnet技术能利用线稿信息、深度信息等对生成图片的空间结构进行控制，还有IP-Adapter技术能够基于参考图片的内容对生成图片进行风格迁移。这些技术都便利了用户对AIGC的使用。 本文将介绍如何利用AIGC生成多张风格一致的图片的技术。对此，本文挑选了两篇比较有代表性的方法：Style Aligned方法和Story Diffusion方法，本文会对这两种方法的原理和技术细节进行介绍。然后，我们展示了相关方法应用在家装领域上的一些效果，并分析了目前效果的优点与不足。最后我们对本文内容进行了总结，并讨论了该类方法未来的应用前景。
本系列文章是组内写给新人和实习生的 TCP入门系列教程，结合了理论和实践，本篇为第二篇，建议先读上篇《通过实验深入了解TCP 连接的建立和关闭》。
在一次Java Web应用程序的优化升级过程中，从Tomcat 7.0.109版本升级至8.5.93版本后，尽管在预发布环境中验证无误，但在灰度环境中却发现了一个令人困惑的问题：新日志记录神秘“失踪”。本文深入探讨了这一问题的排查与解决过程，揭示了由Tomcat升级引发的不寻常日志记录故障背后的技术细节。
