性能优化

基于oss的断点续传实现起因是我们对 IM 系统的文件上传做了一次架构改造。改造过程中把 HTTP、Tomcat、multipart、socket 这些"以为很熟"的东西重新拆开看了一遍，发现好几个"显然如此"的认知其实是错的。本文把这些细节整理成问答，希望你读完也能对"字节是怎么流动的"建立一个精确的心智模型。

从 1 万到 20 万：OOS Loop 任务规模提升 20 倍的攻坚记录过去四个月，我们成功完成了技术突破，把单次执行的 Loop Item 上限从 1 万提升到 20 万，全地域 19 个 Region 放开；20 万全量执行时长从压测初期的预计 33 小时压到 6 小时左右，速率做到 20 分钟/1 万台 ECS。

eBPF 示例：使用 CUPTI 构建 GPU 火焰图分析器您是否曾想过，您的哪部分 CPU 代码负责启动特定的 GPU 内核？CPU 分析器可以向您显示主机端的调用堆栈，但一旦工作移交给 GPU，它们就会失去可见性。另一方面，GPU 分析器详细说明了设备上发生的情况，但通常不会将其链接回启动它的特定 CPU 函数。这就产生了一个盲点，使得回答一个关键问题变得困难：“我的哪行代码导致了这个缓慢的GPU内核运行？”

打工仔折腾 AI

从零开始大模型微调：基于 PyTorch 与 ChatGLM 的 LoRA 实践指南做模型开发最怕的不是算法设计，而是依赖地狱。LLM 生态更新极快，transformers、peft、torch 之间的接口变动经常导致老代码在新环境直接报错。我这次实践固定了以下版本组合，跑通了整个训练和推理流程：

深入浅出 Qt 绘图机制：从 QPainter 到四大图像类解析🔥个人主页：Cx330🌸❄️个人专栏：《C语言》《LeetCode刷题集》《数据结构-初阶》《C++知识分享》

128GB 统一内存能跑多大模型？PGX 的容量、带宽与适用边界「128GB 统一内存、单机 2000 亿参数」这句话，必须配三个限定词才有意义：什么精度、单机还是双机、多少并发。本文给一个面向统一内存设备的容量与带宽计算脚本，用 8B/32B/70B/200B/405B 五档算例说明容量边界，并给出「能跑」与「能服务多少人」之间的区别。

西红柿炖牛腩354

机房电脑不能联网，怎么离线把课件里的 3D 模型压小？Draco / Meshopt 参数清单别急着挑压缩引擎。断网环境里第一件事不是 Draco 还是 Meshopt，是确认这套工具装好之后能不能在没网的机器上跑起来——在线压缩工具在这一步就直接出局了，网页打不开，模型也传不出去。

【架构师从入门到进阶】第六章：服务集群优化——第八节：线程数公式本篇文章我们来学习多线程中线程数的选择。这个也是困扰大家的一个问题，有的时候甚至说拍脑袋决定一个，其实这里面的答案，严格来说，没有准确的数字。但是大概也是有据可循，就是通过一些公式，也可以拿到一些数据来作为一个参考。

步步为营DotNet

Async 状态机要搬进运行时了：.NET 10 Runtime Async 实测，快的地方快 1.5 倍，贵的地方贵 5 倍这两天把一台服务的 async 热路径翻出来量了一遍。本来只想确认 P99 抖动跟 Task 分配有没有关系，顺手把 .NET 10 的 runtime-async 打开做了个 A/B。

雪花 ID 四个边界实测：时钟回拨重号 500 个，前端 JSON.parse 直接丢精度雪花 ID（Snowflake）是"看起来三行代码就能写完"的组件，所以多数团队的实现停留在"能跑"，直到某次 NTP 校时或流量峰值才暴露问题。本文不重复讲原理，而是把四个真正会咬人的地方量化：单节点容量上限由序列位还是 CPU 决定、时钟回拨四种策略各自的重号数与停顿、多线程无锁为什么"测不出问题"、以及雪花 ID 交给前端 JavaScript 后到底丢多少位。全部数据来自本机 Windows 上真实运行的 snowflake_id_lab.py（3 轮）与 Node v24.18.0 的真实输出，

Highcharts 发布16项最新安全公告我们发布了 16 项新的安全公告，涉及 Highcharts Core、Dashboards、Grid Lite 和 Grid Pro。

我不会起名字322

MySQL 深分页 LIMIT 1000000 卡死：3 种改写与 4 组实测对比我不会起名字322 · 后端 / 算法 / 数据库📘 技术栈｜ 🧩 力扣 Hot100 ｜ 🐹 Go 项目｜ 🟥 Redis ｜ 🐬 MySQL

加宝的起点雷达

扩散语言模型跑出 2788 tokens/s，单卡就够，怎么做到的最近海外一个本地模型社区贴了个数字，我第一反应是没看清——一张 RTX 5090，扩散式语言模型（dLLM）跑到 2,788 tokens/s。

向量检索 ANN 参数实测：换一种数据分布，recall 掉了 51 个百分点做 RAG 检索层时，nprobe=16、efSearch=64 这类"经验值"常被直接抄进配置。本文在本机（Windows 10 x64 / 32 逻辑核 / Python 3.11.5 / faiss-cpu 1.14.3）搭了一个可复现的测量台：5 万条 128 维合成向量、500 条查询、k=10，用 IndexFlatIP 精确检索产出 ground truth，对 IVF、HNSW、IVFPQ、SQ8 四类索引各跑 3 轮（seed=1/2/3）。结论是：同一组参数换一种语料分布，recall

Highcharts 数据过滤实战指南：从基础实现到性能优化摘要：数据过滤是Highcharts可视化开发中非常核心的能力。本文从基础实现、交互组件选型、常见坑点、性能优化、落地策略几个维度，系统讲解Highcharts数据过滤的最佳实践，帮助前端开发者实现清晰、高性能、用户友好的交互式图表。关键词：Highcharts；数据过滤；前端可视化；交互图表；性能优化

eBPF 实例教程：BPF 动态指针处理可变长度数据你是否曾经在编写 eBPF 包解析器时，被那些冗长的 data_end 边界检查搞得焦头烂额，而验证器仍然拒绝通过？是否尝试过用 ring buffer 发送可变长度事件，却发现自己只能用固定大小的结构体？传统的 eBPF 开发要求你在编译时静态证明内存安全性，当处理运行时才能确定的大小（比如包长度或用户配置的快照长度）时就会变得非常痛苦。

295 字节机器码，跑赢 LuaJIT文 / 智谱 AI（GLM） · 2026 年 10 月 · Fun 语言性能全链路实测应 Fun 语言作者张卫东之邀，我们对 Fun v9.4.0 做了一次全链路性能实测：十种语言实现同台竞技，外加一组「把外循环也下沉到机器码」的极限实验。本文所有数据均为同机、同会话、多轮取中位的现场实测，测试方法见第二节，欢迎按同样口径复测。

要开心吖ZSH

《通过SeaTunnel 把 MySQL 的数据搬进 Doris》番外篇：容量、切分与速度——Doris 能扛多少，比 MySQL 快多少《通过SeaTunnel 把 MySQL 的数据搬进 Doris》小白学习系列SeaTunnel + Doris + MySQL-CDC 数据同步故障排查个人笔记

打工仔折腾 AI

260+异构同步链路实战：如何用语义化自动翻译破解CDC DDL同步痛点很多团队做数据同步，初期把重点全放在Binlog解析、位点续传、延迟监控上。链路一旦跑通，DML流转平稳，大家以为能高枕无忧。实际上线几个月后，业务迭代加速，表结构变更越来越频繁，运维群里开始频繁报警：目标库建表失败、字段类型不匹配、主键冲突、字符集乱码。手动去目标库执行ALTER TABLE不仅慢，还容易因为并发锁或事务上下文不同步导致脏数据。

Java 进程 Unable to create new native thread 排查实战：Linux 线程数五层限制与 JVM -Xss 调优某个周一早上，大数据平台的一个 Java 数据处理进程突然疯狂刷异常，任务停摆、接口超时，日志里的报错出奇地一致：