本文详细描述了SQL限流特性的需求设计方案以及使用方式，开发、测试人员可根据本文实现功能的开发、测试，DBA可根据本文合理使用SQL限流功能。生产环境中可能出现由于业务量增长过快或者慢SQL等原因导致CPU使用率打满，当CPU打满时，会影响所有依赖该数据库实例的业务，因此需要有手段限制影响CPU的业务执行，保证其他核心业务不受影响。SQL限流的目标是在出现CPU使用率打满影响所有业务时，通过限制非

B端前端交互领域是处于视觉设计师、产品和前端之间的交叉地带，而交互领域有以下特点：业务影响低：对业务功能影响不大，即业务功能完整性不会因为交互的好坏受影响量化难：难以被量化，因此无法准确体现其好坏的价值所在方向散：比较细碎和散落，比较难以被统一和规范，没有具体优化方向ROI低：B端的使用量一般也不大，如果投入较大精力在交互上，其产出也比较有限而在客服作业场景上，存在每人使用频次高、持续时间久、总量

越来越多不同类型的需求开始用自动化测试左移来实践，在实践过程中也有了新的提效诉求。这类需求会期望不同染色环境在相同的配置条件下，拆分后的代码和基准release代码的接口响应response有全量对比结果才能更好达到需求验证点。

得物履约场景中，主要的阶段包括仓库内生产和第三方承运商配送。在用户支付时，得物会根据仓库的生产情况和运配资源，给用户一个承诺时效。

“效率”作为得物技术部的关键词之一，大家在研发效能、会议效率、协作效率、办公效率等方面一直进行着持续地探索。实际落地的过程中，为了更好地评估应用效果，往往需要将定性描述转换为可量化的数据指标。这些数据指标可以帮助了解研发过程中的变化和趋势。

在本文中，我们尽可能全面地总结了Elasticsearch日常开发中的一些重要实践&避坑指南，希望能为大家提供Elasticsearch使用上的一些借鉴点，欢迎讨论！

在分布式服务中，一个业务的单个节点性能不能满足需求，需要很多节点同时工作来满足性能和高可靠需

公司存在多种物料种类、不同类型的库存和价值管理不一，存货系统目前主要接入包装耗材、商品数据。

目前市面上针对API的管理平台很多，但由于各种客观因素，这些平台的功能都更多聚焦在API文档的消费侧。而对于API文档的生成都非常依赖开发人员的手动创建，很难保障文档的实时性和有效性。

Akka是一种解决并发问题的思路，通过线程进程之间传递消息，避免对共享资源的竞争；提供了一种称之为Actor的并发模型。

本文介绍一款极具价值的序列化协议，dubbo也是很早就支持到了，就是大名鼎鼎的 "protobuf"。

现货业务目前基于算法模型+运营配置得出订单预计履约时长，由于时效策略调整需求且现货订单数据回收周期较长，因此需要建设时效仿真平台能力，产品自行根据业务需要进行时效仿真实验并得到对应结果。

应用程序闪退称之为Crash，Crash率是衡量App好坏的一个重要指标，有效的治理可以减少应用程序Crash带来用户体验问题，甚至用户流失。

从 MySQL 8.0.4 开始，默认身份验证插件从 mysql_native_password 更改为 caching_sha2_password。

毒家爆料！极光蓝包装盒成潮流标识，得物App成年轻潮人精神归属，特殊的包装材料已经在消费者之间形成了强大的心智。

你还在依赖翻阅 gitlab/github 的 history 记录来复盘吗？2021年了，对这种繁琐且没有统计归类的复盘说 NO!

支付能力是电商产品的核心能力之一，作为订单同学，有必要了解关联域支付的流程及基本概念，支付领域的很多设计思路与资损防控经验对订单域的系统设计也很有借鉴意义。本文将从支付系统的历史、基本概念、系统设计、资损防控与订单与支付交互等方面予以介绍。

在实际生产中，如何概率触发一个接口or方法？如何才能对其准确性进行测试？是否需要盲猜一波抽样数和区间范围？这里测试与开发基于实际案例进行分析，给出了一套通用的概率性事件测试方案。

K8S 虽好，但也带来额外的复杂度，让我们深入其中了解一些技术细节...

从刚开始的对于噪音治理的探索，到现在极低噪音的治理成果，这是整个团队的努力造就的。从分场景，分时间段，到根据流量动态调整基线，再到现在的智能基线，眼看着它在越变越优秀，这是让我们稳定生产人打心底感到自豪的。