PostgreSQL 分区策略:Range、List 与 Hash
大表慢?分区表把一张物理表拆成多张子表,查询只扫相关分区。本文讲清 PG 三种分区策略(Range 按范围/List 按枚举/Hash 按哈希)、分区裁剪(partition pruning)、何时该分区(千万级+)、分区键怎么选、以及分区与索引的关系。
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大表慢?分区表把一张物理表拆成多张子表,查询只扫相关分区。本文讲清 PG 三种分区策略(Range 按范围/List 按枚举/Hash 按哈希)、分区裁剪(partition pruning)、何时该分区(千万级+)、分区键怎么选、以及分区与索引的关系。
拆分 Context 只是前置条件。本文聚焦 useSyncExternalStore 的缓存快照、原子通知和服务端首快照,并用 Profiler 夹具限制每次 commit 的组件扇出。
"AI 客服是最容易落地的 Agent 场景之一,但也最容易做成'人工智障'。本文端到端搭一个生产可用的支持 Agent:RAG 答 FAQ + function calling 查订单/建工单 + 不确定就转人工,覆盖架构、转人工策略、限流、敏感信息、监控——把它从 demo 推到能上线。"
AI 消息包含代码、引用和延迟加载内容,普通定高虚拟列表会在回填历史时跳动。本文用稳定消息键、高度修正、显式锚点与真实浏览器夹具约束 DOM 和滚动漂移。
功能测试不抓"布局塌了/颜色变了/字号错了"——这些只有视觉回归能抓。本文讲清 VRT 原理(截图+像素对比+diff)、工具选型(Playwright screenshots/Chromatic/Percy)、阈值调优、CI 集成,以及"别让 VRT 成噪声制造机"。
目录相邻不等于依赖相关。本文把构建、符号、配置和运行时边组织成带版本的仓库图,让编程 Agent 在动手前计算影响闭包、阶段顺序和回滚边界。
网络超时、用户双击、自动重试——同一请求可能发多次。幂等设计让"同一操作执行 N 次结果一致"。本文讲清幂等的本质(GET 天然幂等 vs POST 不幂等)、实现手段(Idempotency Key + 去重表)、支付/下单等关键场景的幂等保证,以及幂等与并发的配合。
自动续费真正危险的不是价格提醒,而是合同期限、数据出口和系统依赖散落在邮箱与个人记忆里。本文用版本化供应商档案、续约状态机和退出演练,把付款前的决定变成可核验接受点。
GraphQL 的 schema 就是 API 的契约——设计好 schema 比写好 resolver 更重要。本文讲清 schema 设计原则(类型优先/描述/分页 Connection/枚举 vs 字符串)、resolver 的 DataLoader 解决 N+1、schema 版本化与废弃,以及"什么时候用 GraphQL 什么时候别用"。
Cron 表达式只描述重复模式,不能回答夏令时跳时、平台停机补跑和响应丢失后哪一次已经执行。本文为每个计划实例建立稳定身份、运行账本和可回滚切换协议。
分布式锁用 Redis?但如果你已有 PostgreSQL,Advisory Locks 直接在 DB 里做应用级锁——不需要额外中间件。本文讲清 Advisory Locks 的两种模式(session 级/transaction 级)、pg_advisory_lock vs try_lock、实际场景(并发任务调度/迁移/幂等),以及它和行锁的区别。
Registry 返回 compatible 不代表所有线上消费者都能正确解释新字段。本文绑定真实消费者清单、Avro reader/writer 规则、历史数据样本与升级水位,再按兼容方向切换 producer。