场景

为了扩大覆盖范围，尤其是真实世界里的自然场景，作者基于Blender打造了这个基于随机数学规则无限生成各种场景的Infinigen。

由于我们组运维同学只有一位，前期项目的部署都得靠我自己摸索，慢慢的，我就摸索学会了一些和服务器相关的知识。今天分享给大家。

hash tag是一把双刃剑，在使用时需要考虑具体业务逻辑与场景，应当尽量避免上述问题。假设无法避免时，可以对key的粒度按照业务线或者场景进行细化，进而对key进行拆分，以便更均匀的分散到不同的slot上。

在绝大多数场景之中，用户只需要将session变量enable_vectorized_engine设置为true，则FE在进行查询规划时就会默认将SQL算子与SQL表达式转换为向量化的执行计划，从而提升SQL执行性能。

基本是手把手教你如何将 MySQL 同步到 ES，不仅是增量同步，还包括全量同步，如果你的项目也需要用到该场景，基本可以直接照搬。

大多数场景下用户都用不到缓外速度，但机械硬盘的优势在于更安全。不管是删除还是意外格式化，只要文件没有被覆写，盘片没有破裂，我们就可以借助软件自己恢复文件，自己无法恢复的也能以1元/G的价格请专业恢复。

虽然ThreadLocal在特定场景下非常有用，但也需要谨慎使用。过度使用ThreadLocal可能会导致代码的可读性和维护性降低，并且需要注意内存泄漏的风险。应当在合适的时机清理ThreadLocal变量，避免不必要的内存占用和泄漏。

通过今天的分享，我们了解了哪些集合类是非安全的，普通的安全集合类如何解决线程安全问题，以及JUC中的高并发集合类如何平衡性能和安全性。

针对上面的场景我们可以通过 KeyAffinityExecutor (KeyAffinityExecutor 是一个可以按照指定的Key亲和顺序消费的执行器) 来解决这个问题，我们下面一起来了解下 KeyAffinityExecutor 。

爱奇艺拥有海量视频内容和海量用户，因此我认为，爱奇艺在拥有丰富的大模型应用场景，在大模型应用层有巨大想象空间，未来爱奇艺也将会把研发重点聚焦于大模型应用层。

如果在某个业务场景下，我们已经做了很多次验证，论证了业务问题的关键指标+判断标准+因果关系，这时候就可以直接套用，这就是我们说的：业务分析模型。不过在沉淀出来之前，还是得多做论证的，特别是因果关系论证，做的不够细致，分分钟被打脸。​

缓存是把双刃剑，一方面我们享受缓存带来的系统性能提升，另一方面引入缓存会提高系统复杂度，因为你要考虑缓存的失效、更新、一致性等问题。

这个方法不仅适用于当前场景，我们很多的业务场景都会遇到这种情况，会被动接受多个请求，但是这些请求还要有序的执行，我们都可以使用这种方法。

推荐的 5 款开源 CSS 动画库，各自具有不同的特点和适用场景，在网站设计中起到了非常重要的作用。各位能够根据实际需求选择合适的动画库，并善加利用，为用户提供更好的体验。

Map Join 通常用于一个很小的表和一个大表进行 join 的场景，具体小表有多小，由参数hive.mapjoin.smalltable.filesize​ 来决定，默认值为 25M。满足条件的话 Hive 在执行时候会自动转化为 MapJoin，或使用 hint 提示 /*+ mapjoin(table) */ 执行 MapJoin。