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构建从Oracle CDC到Recoil前端的实时数据流架构 Ray Actor的实现与Rollup集成考量 构建从Oracle CDC到Recoil前端的实时数据流架构 Ray Actor的实现与Rollup集成考量
一个棘手的技术挑战摆在面前：一套承载着核心交易的Oracle OLTP系统，其性能已经高度优化，任何额外的查询负载都可能引发连锁反应。然而，业务方要求为这套系统构建一个全新的、高交互性的实时监控驾驶舱，延迟必须控制在秒级。直接轮询数据库的方
2023-10-27 分布式架构
Ray Oracle Recoil Rollup CDC 分布式
在 Flask 推荐系统中实现基于 Saga 的分布式事务与 Sentry 异常治理 在 Flask 推荐系统中实现基于 Saga 的分布式事务与 Sentry 异常治理
一个推荐系统的反馈闭环，看似简单，实则暗流涌动。当一个用户点击或收藏了我们推荐的内容，后台需要触发一系列操作：更新用户画像服务、调整物品特征向量、记录交互日志用于模型重训练，甚至可能要调用一个外部的积分服务。 # 一个极其脆弱的实现 def
2023-10-27 后端架构
Flask Sentry 推荐系统 分布式事务 Saga
构建支持 Nuxt.js 与 Python CV 服务的统一 Monorepo 及其高效 CI/CD 实践 构建支持 Nuxt.js 与 Python CV 服务的统一 Monorepo 及其高效 CI/CD 实践
项目初期，我们只有一个简单的 Nuxt.js 前端应用和一个独立的 Python FastAPI 后端，用于处理计算机视觉（CV）推理任务。它们位于两个独立的 Git 仓库中。很快，这种分离架构的弊端开始显现：API 契约变更导致前后端类型
2023-10-27 DevOps
Monorepo Nuxt.js CV Jupyter CI/CD Turborepo Docker
构建基于 Kotlin Multiplatform 的强化学习感知型 EKS 自定义调度器并以 mTLS 强化安全 构建基于 Kotlin Multiplatform 的强化学习感知型 EKS 自定义调度器并以 mTLS 强化安全
默认的 Kubernetes 调度器在通用工作负载上表现出色，但对于分布式强化学习（RL）这类通信密集型任务，其标准的 Pod 打散策略往往会成为性能瓶颈。一个典型的 RL 训练作业通常包含一个参数服务器或协调器（Master）和多个执行环
2023-10-27 云原生
mTLS AWS EKS Kotlin Multiplatform 强化学习 Vitest
为 Fastify 构建由 Apollo 动态驱动的熔断器中间件 为 Fastify 构建由 Apollo 动态驱动的熔断器中间件
一个下游服务的网络抖动，直接导致我们核心交易链路的三个 Pod 全部雪崩。复盘时，原因清晰得令人沮丧：对该下游服务的调用，虽然包裹在 try-catch 中，却没有设置超时，更没有熔断机制。请求在 TCP 层面挂起，最终耗尽了 Fastif
2023-10-27 后端架构
分布式与中间件 Apollo Client Fastify 熔断器 Node.js
基于BDD规范与Nacos动态配置的时序事件处理引擎实现 基于BDD规范与Nacos动态配置的时序事件处理引擎实现
项目中的监控告警规则一开始是硬编码在代码里的。每次业务需要调整一个阈值、增加一个告警维度，或者改变一个时间窗口，都意味着一次完整的“修改-测试-发布”流程。这不仅响应缓慢，而且风险很高。特别是对于时序数据驱动的复杂规则，比如“当A服务在过去
2023-10-27 分布式架构
BDD Nacos MyBatis TimescaleDB Redux
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