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阿里云云原生

LiteLLM 半年两度被投毒，大模型的“钥匙串”该放在哪里？作者：澄潭从 1.107.0 事件，看 Higress 的 Wasm 沙箱与不可变发布。北京时间 10 月 21 日 19:39，LiteLLM 1.107.0 出现在 PyPI 上。7 分钟后，Docker Hub 和 GHCR 上的 latest、main-stable 等标签也被指向了投毒镜像。

喵了几个咪

GoWind ShortPlay 拆解：不用模型的推荐闭环——埋点回流、三路召回与已看去重本文回答一个问题：没有算法团队、没有特征平台、没有模型服务，一个短视频 Feed 的"推荐"要怎么做才不是自欺欺人？

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GoWind UBA 拆解：把 Doris UNIQUE KEY 翻译成 ClickHouse——读数正确性对齐实录本文回答一个问题：一套围绕 Doris UNIQUE KEY 模型建起来的行为分析系统（upsert 去重、随时可查的聚合结果），要支持 ClickHouse 二选一部署，需要翻译的到底是什么——建几张表就够了吗？

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GoWind CMS 拆解：给 NL2SQL 上四把锁——智能问数的安全边界本文回答一个问题：让大模型把自然语言翻译成 SQL 直接在公司数据库上执行，怎么才能不把生产库拖垮、不把别人的数据泄露出去？

# C++ 微服务即时通讯系统（三）：网关设计——HTTP 请求、Session 鉴权与 WebSocket 通知上一篇上一篇介绍了 brpc 与 Etcd：调用方发现服务地址，再通过 Channel 直接访问目标服务。但桌面客户端没有必要理解内部六个业务服务的地址，也不应该自行拼装所有内部 RPC。

微服务架构实战：ShardingSphere Proxy + Canal 分库分表与 ES 同步全链路本文基于真实电商系统生产实践，详细拆解 ShardingSphere Proxy 5.5.2 的分表策略定制，以及 Canal + RocketMQ + Elasticsearch 的数据同步链路，全程附带可直接运行的配置与代码。

坐看风云变幻

《系统架构师成长之路》第 8 期｜微服务：单体拆分的时机、粒度与通信摘要/导读：上一期我们聊了三种架构风格，很多同学听完就问：那到底要不要把单体拆成微服务？本期不讲"微服务万能"，而是用工程视角回答三个最实际的问题——什么时候该拆（时机）、拆到多细（粒度）、拆完怎么通信（通信）。你会亲手算一遍"为什么同步链路越长越脆弱"，理解 RPC 与消息两种方式的取舍。读完你就能对"要不要微服务"给出有理有据的判断。

Redis 与微服务，什么场景下无可替代学了六周，Redis 走过缓存三问题、分布式锁、秒杀，微服务走过 Nacos、Feign、Gateway、Session、Seata、RabbitMQ。回头看，这些技术在教程里出现时都带着同一个暗示：微服务都在用、大厂都在用。但"都在用"不构成理由。

拆得开不等于该拆开：微服务与模块化单体的边界判据、规模阈值、团队适配与一致性代价目录一、到底“要不要上微服务”呀？（一）三种错误提问，导向三种可预期的失败（二）五个决策变量：边界、规模、团队、部署、一致性

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GoWind Admin 拆解：一个 Sender 接口接 39 个通知渠道本文回答一个问题：通知渠道从"邮件/短信/Webhook"老三样扩到 39 种（钉钉、飞书、Slack、Telegram、Bark、极光、Twilio、PagerDuty……），代码量为什么没有翻 13 倍——配置面是怎么设计的？

Flowable 状态通知设计：单体用本地事件，微服务如何回写业务状态？审批人点了通过，流程图已经走到结束，业务单据却还显示“审批中”。排查这类问题，不能只看Flowable有没有结束，还得沿着另一条链继续往下找：流程结果由谁解释，通知送到哪个服务，最后由谁更新业务数据？

上新 | 全球及中国起重机摄像系统行业研究报告（2026版）：市场现状、行业前景与占有率分析一、市场规模与产品定位：起重作业盲区视觉辅助的专用工业监控系统起重机摄像监控系统是指安装于塔式起重机、汽车起重机、履带起重机、桥式起重机、港口起重机及其他起重设备上的专用工业视频监控系统，主要用于在起重和物料搬运作业过程中提供实时视觉辅助。典型系统由工业摄像头、视频传输模块、驾驶室显示终端、供电组件、安装装置及相关图像处理软件构成，可根据作业要求安装在吊钩、起重臂末端、起重小车、驾驶室或多个关键监控位置。根据Global Info Research调研统计，预计2032年全球起重机摄像系统产值达到642百

Go IM 源码实战（2）：WebSocket 握手 11 步，少 1 个参数连不上你好，我是利威尔xu。这是「项目实战」下**「Go IM 源码实战」系列第 2 篇**。上一篇我们建了整张地图，这一篇下到第一层——客户端连上来的那道门。

为什么微服务会退化成“分布式单体”？——软件架构里的嵌套率传导定律先说结论：软件架构里大多数被叫成“好设计”的东西，其实在做同一件事——把模块之间的嵌套率差（|ΔN|）锁在 1。相邻层通信（|ΔN|=1）效率最高；跨层调用（|ΔN|≥2）必然衰减；而同层互调（|ΔN|=0）看起来最省事，实际是最危险的耦合陷阱——分布式单体就是这么长出来的。

我不会起名字322

gRPC 拦截器写错：metadata 透传与超时注入的 3 个坑我不会起名字322 · 后端 / 算法 / 数据库📘 技术栈｜ 🧩 力扣 Hot100 ｜ 🐹 Go 项目｜ 🟥 Redis ｜ 🐬 MySQL

RestTemplate 废弃后迁移 RestClient 实战：Spring Boot 4.2 升级指南导读：10 月 22 日 Spring Boot 4.2.0-RC1 发布，跟着的 Spring Framework 7.1.0-RC1 正式给 RestTemplate 打上了 @Deprecated(since="7.1", forRemoval=true)。我手上几个定制项目里 RestTemplate 调用少说上百处，这篇是我梳理的迁移步骤和对照表，照着改基本不用再翻文档。

分布式系统进阶：数据库分库分表、微服务与架构演进总结在前面的学习中，我们已经接触了单体架构、应用服务器与数据库分离、负载均衡、数据库读写分离以及 Redis 缓存

code_slave(码畜)

微服务架构落地：分库分表实战（下） —— 分布式主键、跨分片查询与分页聚合防坑大宗商品销采运储系统・六层架构连载（数据持久层）上一篇我们完成了分库分表的“上篇”：讲了切分策略（垂直/水平），用“基因法”解决了路由痛点，并梳理了不停机平滑扩容的步骤。

每天一道题

Kafka 为什么会重复消费？从 Producer ACK、Offset 到消息可靠性上一篇我们介绍了 Kafka 的基本结构，重点理解了 Broker、Topic、Partition、Offset 和 Consumer Group。

温习微服务基础知识复习顺序：假设你正在开发一个商品管理系统。系统中有两个服务：用户购买一台服务器，订单服务必须先向商品服务查询售价。