在软件开发领域，面向切面编程（AOP）作为一种强大的技术手段，极大地促进了代码的模块化与可维护性，尤其在处理横切关注点方面表现出色。本文将深入探讨Java平台上的AOP实现，聚焦于Spring AOP框架及其在实际项目中的应用限制，以团队内部广泛应用的日志框架Diagnose为例，揭示了Spring AOP在处理非Bean类方法、静态方法及内部调用时的局限性。
随着业务规模的不断扩张和日常需求的快速迭代，即使是最优秀的业务架构、最完善的生产体系也无法确保系统100%的可用性，参考墨菲定律，会出错的事总会出错，故障在生产环境中不可避免。为了在故障发生时能够快速定界定位，采取有效措施止损，避免同根因故障重复发生，我们需要对故障全生命周期进行统一管理。 故障应急体系一般包括以下环节，故障预防、故障发现、故障定位、故障恢复、故障复盘及改进，其中故障预防阶段可以参考B站安全生产专项建设实践，这里不再赘述，本文将围绕故障发生后，对稳定性保障带来的挑战，如何去破局，以及如何沉淀建设平台能力，介绍B站面向故障的应急响应中心建设。
最近做了一些服务性能优化，文章池服务平均耗时跟p99耗时都下降80%左右，事件底层页服务平均耗时下降50%多左右，主要优化项目中一些不合理设计，例如服务间使用json传输数据，监控上报处理逻辑在主流程中，重复数据每次都请求下游服务，多个耗时操作串行请求等，这些问题都对服务有着严重的性能影响。 在服务架构设计时通常可以使用一些中间件去提升服务性能，例如使用mysql，redis，kafka等，因为这些中间件有着很好的读写性能。除了使用中间件提升服务性能外，也可以通过探索它们通过什么样的底层设计实现的高性能，将这些设计应用到我们的服务架构中。
大规模语言模型（LLM, Large Language Models）扮演着越来越重要的角色。然而，想要真正发挥这些模型的强大能力，关键在于如何向模型输入明确、详细且符合预期的指令，这就是我们今天要讨论的重中之重——Prompt的写作。 Prompt，作为一种结构化的输入序列，不仅为模型提供任务要求和背景信息，更在很大程度上决定了模型输出的质量与相关性。一个设计优秀的Prompt，能够最大程度地减少误解，使得模型理解用户的需求并生成高质量的响应。 这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程，以及优秀Prompt应具备的各个要素入手，逐步展开详细的解析和实用示例，让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。通过不断优化你的Prompt写作能力，你将能够更好地引导大模型，为各类应用场景生成高质量的文本输出。 准备好了吗？让我们一起开启Prompt写作秘笈，解锁大模型的无限可能！
本文将详细介绍如何使用 React 的 Context API 优雅地实现多主题切换，解决 props 穿透问题，并避免不必要的重新渲染。通过具体的示例代码，展示如何在浅色和深色模式之间切换，并探讨在实际项目中管理多个 Context 的最佳实践。
当你在浏览器输入 qq.com 按下回车键，到页面呈现在你面前，整个过程发生了什么？我以前思考过这个问题，从最前面的浏览器到最后的 db 都梳理的一遍，触发了一次技术顿悟，将很多散落的知识点贯通起来了。
