笔者最近对负责项目做了一些服务性能优化的工作，主要优化了项目中的一些不合理设计，例如：服务间使用 json 传输数据；监控上报处理逻辑在主流程中；重复数据每次都请求下游服务；多个耗时操作串行请求等。取得了 A 服务平均耗时跟 p99 耗时均下降 80% 、事件底层服务平均耗时下降 50% 的业务收益。 本文总结了在服务架构设计时，提升服务性能的 9 大常用办法，相信可以有效帮到你的日常工作。期待你的点赞转发收藏一键三连！
"API 管理" 和 "API 网关" 这两个术语经常会被交替使用，在大模型应用上更甚（大模型被认为是 API 经济/货币化的催化剂）。但实际上，它们代表着不同的概念，服务于 API 生命周期的不同阶段。本文将探讨两者的起源和发展、关键差异对比、如何协同工作以及未来发展趋势。希望本文对技术团队做出更明智的架构决策上，能起到一些助益。
告警治理永远是后台架构中绕不开的话题，几乎可以认为告警是否治理得好，决定能否做好后台的服务质量。现网运作过程中，时而都会面临现网质量的问题，可能是大范围的故障，也可能是一个发布有 Bug 导致某一小群用户某个功能功能不可用。让人尴尬的是，事后复盘之时，总会发现优化措施里总是有告警优化措施的身影。而告警措施无论怎么补全，似乎永远补不完。 本文将结合笔者最近一年团队的成功实战经验，从如何结合错误码设计开始，再到统一告警策略、工具建设乃至团队值班制度管理等，介绍腾讯会议部分模块告警治理经验。 本文全文1.4w字，阅读本文后，后台团队质量负责人将能回答出以下三个问题：怎么样让告警是覆盖有效的，且能真实告警是故障（这个通常不难，一旦有大范围问题，告警通常是泛滥的），还能包含一些功能性的质量/bug问题，在大面积用户反馈之前介入。在告警有效的前提下，如何做到后台服务的告警不会一直处于轰炸状态，导致团队麻木。如何推动团队真正长期有效地对告警所反映的问题做到闭环解决。
在分布式消息队列 RocketMQ 中，ConsumeQueue（消费队列） 是消息消费的核心组件之一。它作为 CommitLog 的索引机制，帮助消费者快速定位并拉取消息。如果没有 ConsumeQueue，消费者将无法高效地从海量消息中筛选出自己订阅的数据。 本文将基于 RocketMQ 5.0 源码，深入探讨 ConsumeQueue 的设计原理与实现细节。
本文尽量用最简单的方式, 帮读者理解 LLM, Transformer, Prompt, Function calling, MCP, Agent, A2A 等这些基本概念. 表述时不追求绝对准确, 尽量通俗易懂. 部分内容有个人理解的成份, 内容难免疏漏, 欢迎指正.
