Clawdbot，现在已经改名 Moltbot（当然是因为侵权被告了）。它不是传统意义上的聊天机器人，而是一个能真正“做事”的 AI Agent，被社区称为“钢铁侠的贾维斯雏形”。阿里云/腾讯云已经上线轻量应用服务器部署能力。

大模型正在重塑生产力格局，Agent 已经席卷各个行业。写代码、做PPT、生成图片和视频，基于大模型的各种Agent正在成为专业选手。去年我们还在以“大模型基于概率预测”来质疑各种需求，私下里骂了算法团队不少次，今年已经义无反顾地投入到业务Agent的落地中，比如商品信息理解、提取结构化参数。

2026 年刚开年，一条消息在技术圈悄然传开：前阿里 P10、知名技术人毕玄在他创业的新公司宣布——不再按技术栈划分岗位，所有工程师统一称为 “Agent 工程师”。

分库分表是应对单机数据库性能瓶颈和存储容量限制的核心手段，其本质是通过水平拆分将数据分布到多个物理实例上，以提升系统的吞吐能力与可扩展性。然而，这一架构决策引入了显著的复杂性，若设计不当，反而会带来一致性、运维、查询效率等多方面问题。

数据库索引失效是导致查询性能急剧下降的常见原因。在实际生产环境中，我们观察到大量慢查询并非源于数据量本身，而是由于索引未被有效利用。本文系统梳理索引失效的十大典型场景，结合执行计划分析、B+树结构原理与优化器行为，给出可落地的 SQL 重写与设计策略。所有示例基于 MySQL 8.0（InnoDB 引擎），但核心原理适用于主流关系型数据库。

在高并发电商系统中，库存超卖是典型的分布式一致性问题。可以采用数据库行级锁配合预扣减机制，在业务层引入幂等与重试控制，同时通过异步校验兜底，在保证性能的同时杜绝超卖。

在大语言模型（Large Language Model, LLM）推理过程中，KV Cache（Key-Value Cache）是提升生成效率的核心机制。其本质是在自回归解码阶段缓存已计算的注意力键（Key）和值（Value）张量，避免对历史 token 重复执行前向传播中的注意力计算。然而，随着上下文长度增长，KV Cache 的内存占用呈线性增长，成为推理系统的主要瓶颈。

深入解析 RocketMQ 的 CommitLog 存储模型、ConsumeQueue 索引机制、Dledger 高可用架构及事务消息实现。结合源码与实测数据，量化分析 ASYNC_FLUSH 吞吐达 10w msg/s、Dledger RPO=0 等关键指标，为分布式消息系统设计提供可复用的工程参考。

在现代分布式系统架构中，消息中间件已成为解耦服务、异步处理、流量削峰和事件驱动等关键能力的核心基础设施。然而，面对 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 和 Redis 等多种可选方案，许多团队在初期技术选型时容易陷入“功能堆砌”或“盲目跟风”的误区——例如，因 Kafka 在社区中的高热度而将其用于所有消息场景，或因项目已引入 Redis 而草率地用其 List 结构承载核心业务队列。这种错配不仅无法发挥各中间件的优势，反而会带来性能瓶颈、数据丢失风险、运维复杂度激增等一系列问题。因此，深入理解四者的设计哲学、能力边界与适用场景，是构建高可用、可扩展系统的关键前提。

在现代软件系统架构中，性能优化始终是工程师们关注的核心议题之一。无论是高并发的电商网站、实时响应的社交平台，还是对延迟极度敏感的金融交易系统，如何在有限的硬件资源下提供快速、稳定的服务，是每个后端开发者必须面对的挑战。而在这诸多优化手段中，缓存技术无疑是最基础、最有效、也最广泛使用的一种。