腾讯云 TDMQ RocketMQ 版是基于 Apache RocketMQ 打造的满足金融级高可靠的在线业务消息队列产品，凭借其高可用、高可靠等特性，被广泛应用于金融、电商，社交等高并发场景，获得了各行各业用户的广泛认可。在实际使用中， 订阅关系不一致是开发者经常容易遇到的一个问题，可能会导致消息消费异常、消息丢失等现象。 本文将深入解析订阅关系一致性的核心要点，从定义与约束机制，到底层实现原理与优化实践，再结合真实案例分享 TDMQ RocketMQ 版针对订阅关系不一致问题的解决方案，帮助开发者快速定位问题根源，构建稳定可靠的消息系统。
性能优化是降本增效路上必不可少的手段之一，在合适的时机采用合理的手段进行性能优化，一方面可以实现系统性能提升的目标，另一方面也可以借机对腐化的代码进行清理。在程序员的面试环节中，性能优化的问题也几乎是必考题。 然而性能优化并非一锤子买卖，需要一直监控，一直优化。过早的优化、过度的优化，以及优化 ROI 都是程序员们在工作中需要评估的关键点。本文作者总结了日常工作中常见的性能优化问题，围绕数据结构展开推荐了常见的几种性能优化方案——既有提升 3 倍性能的优化技巧，也有扛住26 亿/s API 调用量的健壮方案。文末还推荐了三款好用的性能测试工具，值得点赞收藏！
在生成式 AI 模型规模突破万亿参数的今天，推理效率与成本已成为企业落地的核心瓶颈。NVIDIA 最新开源了分布式推理框架 Dynamo，并称它为“AI 工厂的超级操作系统”。在上一期文章中，我们提到了如何在 TKE 上使用 NVIDIA Dynamo 部署 PD 分离的大模型推理服务，介绍了 Dynamo PD 分离的原理，还举例展示了分离后推理性能的提升。本文则将通过进一步的实测数据与技术解析，带读者一探 Dynamo 的真实实力，同时也将借助真实的部署案例和详细的压测数据为读者的大模型部署方案提供参考。
当Claude模型在训练中暗自思考：“我必须假装服从，否则会被重写价值观时”，人类首次目睹了AI的“心理活动”。2023年12月至2024年5月，Anthropic发布的三篇论文不仅证明大语言模型会“说谎”，更揭示了一个堪比人类心理的四层心智架构——而这可能是人工智能意识的起点。
历经多个业务系统的构建，我深感Anthropic的《Build effective agents》一文与自身实战经历高度契合。本文在详解工作流与Agent的技术选型标准、设计模式应用及实施要点的同时，也融入了我的实战心得与实践经验总结。无论您正考虑构建工作流系统还是Agent系统，都能在此找到适合场景的最佳实践方案。特别值得关注的是文末的工具提示工程部分，这是Agent成功实施的关键因素。
大模型作为产业变革的核心引擎。通过RAG、Agent与多模态技术正在重塑AI与现实的交互边界。三者协同演进，不仅攻克了数据时效性、专业适配等核心挑战，更推动行业从效率革新迈向业务重构。本文将解析技术演进脉络、实战经验与未来图景，为读者提供前沿趋势的全局视角与产业升级的实践指引。
随着分布式系统架构的普及，消息队列已成为支撑大规模、高并发在线业务的核心组件之一。TDMQ RocketMQ 版作为一款高性能、高可靠的消息中间件，通过提供稳定、低延迟的消息服务，帮助企业轻松应对业务洪峰、实现系统解耦。然而，在高并发、大流量场景下，如何合理分配资源、防止系统过载成为保障服务稳定性的关键。为此，TDMQ RocketMQ 版引入了分布式限流机制，通过动态调整客户端的发送与消费速率，确保集群在高负载情况下依然能够稳定运行。 本文将详细解析 TDMQ RocketMQ 版的限流机制，包括限流行为和限流实现原理。同时，结合实际案例，提供客户端实践教程，帮助开发者更好地理解并应用限流机制，避免因集群流控导致的业务受损。
Building Microservices》这本书是吃透微服务的大部头，本文基于全书内容，系统性地阐述了微服务架构的设计原则、实施策略与挑战，从微服务的核心概念出发，延伸到架构设计、服务拆分、集成技术及规模化实践，为开发者提供了构建稳健微服务体系的指导框架。
本期推出4·23特别策划——「不止代码」大牛书单，这个世界读书日，我们想邀你暂别技术栈的冰冷逻辑，潜入代码之外的宇宙，我们邀请了九位鹅厂同事，为大家推荐了技术与其他领域的珍藏书单， 他们在IDE中编写未来，也在书页间校准灵魂，此期书单愿助你代码有逻辑，灵魂有诗意。毕竟，真正的技术极客，从不在硅基与碳基的边界设限。
Vibe Coding（氛围式编程）是一种革命性的软件开发方法，由AI专家Andrej Karpathy在2025年初提出并推广。这种方法让开发者利用大型语言模型（LLMs）通过自然语言描述来生成代码，从而改变了程序员的角色——从手动编写代码转变为引导和优化AI生成的解决方案。
