Valkey 社区于 2024 年 09 月发布了 Valkey8.0 正式版，在之前的文章《Redis 是单线程模型？》中，我们提到，Redis 社区在 Redis6.0 中引入了多线程 IO 特性，将 Redis 单节点访问请求从 10W/s 提升到 20W/s，而在 Valkey8.0 版本中，通过引入异步 IO 线程、内存预取（Prefetch）、内存访问分摊（MAA）等新特性，并且除了将读写网络数据卸载到 IO 线程执行外，还会将 event 事件循环、对象内存释放等耗时动作也卸载到 IO 线程执行，使得 Valkey 单节点访问请求可以提升到 100W/s，大幅提升 Valkey 单节点性能。Valkey 8.0中引入的异步 IO 与 Redis 6.0 中的多线程 IO 有什么区别？Valkey8.0 中如何应用内存预取和内存访问分摊技术进一步来提升性能的？本篇文章让我们来一起看看。
本文通过一个线上慢SQL案例，介绍了Join的两种算法和Order by的工作原理，并通过Explain和Optimizer_trace工具完整推演了慢SQL的执行过程。基于对原理和执行过程的分析，本文给出一种“引导执行引擎选择效率更高的算法”的方案，从而使查询性能得到大幅提升。
本文分享了作者四个月来使用AI编程工具Cursor的实战经验，重点探讨了如何通过制定协作规则（rules）和集成MCP工具提升开发效率。文章系统性地介绍了规则约束的必要性、常用MCP工具的功能价值，并通过分析OpenAI Agent SDK的案例，展示了规则与工具配合的高效协作模式。
最近，我们上线了一个新能力：支持将部分中文视频翻译为外语的原声风格配音。也就是说，观众现在可以听到“这个人用另一种语言在说话”，但他的声音、语气、节奏，甚至个性表达都和原片几乎一致，不再是那种传统配音里千篇一律的“代言人声线”，而是像本人亲自讲外语一样自然。这背后，其实是一整套跨模态、多语言协同生成系统的能力升级。这一系列技术探索的出发点，源于一个日益迫切的需求：随着视频内容全球化的深入，多语言传播已成为连接文化与社群的关键载体。观众不再满足于“听懂”，而是追求“真实感”与“在场感”——希望听到原声的情绪起伏、看到口型与语音的自然匹配；创作者也愈发意识到，声音不仅是信息的载体，更是人格表达与情感共鸣的核心媒介。
智能体驱动的自适应测试系统通过多智能体协同实现测试流程自动化，涵盖需求分析、用例生成、执行与结果反馈闭环。系统具备知识共享、自主生成与动态存储能力，显著提升测试效率与质量，降低人力依赖。淘工厂实践中，该模式实现分钟级响应、缺陷发现率提升及资源高效利用。未来将强化知识库运维体系，推动测试从生产力跃迁至生产关系重构，测试工程师转型为策略制定者，人机协作向更高层次演进。
对于独立开发者而言，小程序无需复杂的部署流程，一台电脑和一个微信账号就能搞定。 AI 编程工具也已经能较好地支持小程序的代码结构，比开发一个 App 更轻便，非常适合快速验证创意。且用户无需下载，扫码即用。加上小程序与微信支付、微信小店等能力的打通，可以说微信生态不仅能解决分发问题，还能直接带来收益。
本文介绍了AI Agent对存储能力的挑战，尤其是Memory和Knowledge两类核心需求。为应对这些挑战，基于阿里云Tablestore提出了一种轻量化的Agent Memory框架设计，支持实时记忆存储与语义检索等场景。该框架已在多个实际业务中落地，如通义App、某头部浏览器的AI搜索及1688商品AI搜索等，验证了其高性能、高扩展性和低成本优势。未来将继续增强多模态与用户行为分析能力，并与主流AI框架共建生态。
本系列文章将系统介绍我们在播放器音频后处理模块中的技术方案与工程实现，主要面向音视频方向的开发者。我们主要基于 FFmpeg的音频滤镜框架，结合自定义模块，构建了一套可扩展、高性能、易适配的音效处理链路。
