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我们介绍了在 Kubernetes 在处理弹性伸缩时的设计理念以及相关组件的布局，在今天这篇文章中，会为大家介绍在 Kubernetes 中弹性伸缩最常用的组件 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）。HPA 是通过计算 Pod 的实际工作负载进行重新容量规划的组件，在资源池符合满足条件的前提下，HPA 可以很好的实现弹性伸缩的模型。HPA 到目前为止，已经演进了三个大版本，本文将会为大家详细解析 HPA 底层的原理以及在 Kubernetes 中弹性伸缩概念的演变历程。
文章系统解析 Go 协程池的实现原理和实践，包括为何需要协程池、基本实现方式、协程数设置依据及性能对比测试。示例代码演示如何手动构建协程池，并推荐三种高性能第三方库（如 ants、tunny）。适合进行高并发控制和资源管理优化的场景。
本文介绍了合成控制法（Synthetic Control Method，SCM）原理及其扩展：首先通过选择多个未受干预单位并加权构建一个“合成对照组”，以模拟受干预单位在无干预情况下的表现；然后详细推导了权重 W 与协变量权重矩阵 V 的嵌套最优化过程；最后介绍了“合并损失函数 + 正则化（Lasso/ElasticNet）”的扩展方案，以增强模型稳健性。适用于政策或市场活动影响评估。
物化视图通过预计算显著提升查询性能，其刷新方式分为全量刷新和增量刷新。全量刷新适合一致性要求高的场景，增量刷新则高效应对数据变更。StarRocks独特的分布式引擎和自动优化策略，让数据处理更高效。你更倾向用哪种刷新方式？
本文深入探讨了几种思维框架，包括28原理、谬误推导和终局思维等，帮助在决策中聚焦关键因素，判断信息真伪。文章还列举了常见误区，如误把相关性当因果、从众心理和情绪化决策等，提醒在信息泛滥中保持清晰的逻辑思维。通过案例分析，这些思维模式能有效提升问题解决和决策的效率。
本文介绍了解决问题的通用框架，基于“第一性原理”思考，分为信息收集、建模、判断和策略迭代四步。通过广泛收集经验与原始数据，建立问题模型，量化核心指标并不断优化策略，可以逐步解决复杂问题。框架虽无法保证执行到位，但帮助接近真实问题，为复杂决策提供可靠支持。
前后端协同取消机制是现代 Web 开发中提升效率的重要工具，特别是在异步任务中，如何有效感知并处理取消请求是关键。本文详细讲解了 .NET 的 CancellationToken 和 ASP.NET Core 的 RequestAborted 属性如何协同工作，并附上了实战代码示例。想优化你的取消机制，提升应用响应速度吗？赶快阅读这篇深度分析！
随着微服务以及云原生的发展，越来越多的企业都将业务部署运行到Kubernetes中，主要是想依托Kubernetes的可扩展、可伸缩、自动化以及高稳定性来保障业务的稳定性。
然而，Kubernetes本身是一个复杂的管理系统，它既然是作为企业业务的基础设施，其本身以及运行在集群内部的业务系统对于企业来说都变得非常重要。
本文通过搜索推荐项目进行外卖搜索广告弱供给填充，提高流量变现效率。我们提出外卖多场景异构大图、异构大图在线建模技术演进路线，解决外卖搜索推荐业务多渠道、即时化的挑战。相关成果发表CIKM2023会议一篇。联合机器学习平台搭建大规模图训练、在线推理引擎GraphET，满足近百亿边规模、复杂图结构的多个业务落地。
在整个大环境的降本增效的熏陶下，我们也不得不做好应对方案。
根据对线上流量、存储以及系统资源的占用，发现我们的 Pulsar 集群有许多的冗余，所以考虑进行缩容从而减少资源浪费，最终也能省一些费用。
不过在缩容之前很有必要先聊聊扩容，Pulsar 一开始就是存算分离的架构（更多关于 Pulsar 架构的内容本文不做过多介绍，感兴趣的可以自行搜索），天然就非常适合 kubernetes 环境，也可以利用 kubernetes 的能力进行快速扩容。
本文介绍时序数据库的存储模型，只有理解了时序数据的存储模型，才能更好的了解时序数据库的优缺点以及其适用场景。