向量数据库选型：Milvus与Qdrant在RAG场景下的性能对决
在搭建千万级向量检索的RAG知识库时，Milvus和Qdrant是两大热门选手。本文基于Intel i5-13400 + 32GB内存的裸机环境，分别部署Milvus 2.4.1（Docker Compose）与Qdrant 1.9.7（单机二进制），使用768维CLIP向量、100万条真实图片元数据，对比了写入吞吐、P99查询延迟及内存占用。实测结果显示：Qdrant在过滤查询（带标量过滤）时P
野生Java玩家手记
Lv.1Developer，关注技术原理与工程落地，技术方向以缓存与高并发为主。持续整理业务数据解读、工程化处理流程和可复用的工程方法；更关注能够真正落地的方法。
5文章
0粉丝
0关注
0获赞
最新文章
Git分支模型与Code Review流水线：支撑30人团队的协作体系
当团队从5人扩张到30人，基于主干开发的Git协作模式彻底失控——频繁的冲突、被绕过的Code Review、破碎的CI构建。本文记录了我们在2024年Q2完成的一次Git工作流重构：基于`trunk-based`与`GitFlow`的混合分支策略、基于`git diff --stat`的自动化Review检查、以及将`husky`+`lint-staged`+`GitHub Actions`串成
FastAPI慢查询优化实录：从1500ms到80ms的profiling与缓存改造
一次真实的API性能调优过程。一个基于FastAPI的订单查询接口，单次请求耗时1500ms，QPS仅120。通过cProfile定位到90%时间消耗在N+1数据库查询和重复计算上。使用SQLAlchemy 2.0的selectinload替代lazy load，配合Redis缓存热点数据和Cython加速序列化，最终将P95延迟降到80ms，QPS提升至1800。本文记录完整的profiling
Python asyncio优化Web API：从2.5秒到0.3秒的异步改造实录
一个典型的数据聚合API，同步处理时平均响应2.5秒，高并发下频繁超时。通过asyncio重构，将三次外部HTTP调用从串行改为并发，配合连接池复用和超时控制，最终平均响应降至0.3秒，P99延迟从8秒降到0.8秒。本文记录完整改造过程，包含asyncio.gather、aiohttp连接池配置和Python 3.11 TaskGroup实战，附可运行代码和压测数据。
别再纠结了！2024年微服务框架选型终极指南：Spring Cloud vs. Dubbo vs. Istio
微服务框架选型是每个架构师都绕不开的难题。本文将从社区活跃度、服务治理、性能、学习曲线及实际坑点四个维度，对比Spring Cloud、Dubbo和Istio三巨头。结合一个电商项目的重构实战，帮你理清什么场景该选谁，避免盲目跟风。