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RSS订阅原创 【前瞻技术布局】咖啡机器人：具身智能技术首阶段探索与实践
我是一名京东具身智能算法团队的研究人员，目前，主要专注在真实场景真实机器人下打造一套快速落地新场景的具身智能技术架构，聚集机器人操作泛化能力提升，涉及模仿/强化学习、“视觉-语言-动作”大模型等方法研究。本文主要以第一阶段咖啡机器人任务场景为切入点，来阐述所取得的技术突破，以及后续技术优化方向。如下是机器人全程自主完成打咖啡的视频。具身智能，指的是配备实体身躯、支持物理交互的智能体所展现出的智能形态。凭借这一智能形式，机器人及其他智能设备得以在复杂多变的现实世界中执行各类任务。
2025-12-23 18:20:38
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原创 DeepSeek 正当红，聊聊大模型应用的四大关键要素和未来
技术的发展并非一蹴而就，而是经历从萌芽到成熟，再到广泛应用的过程。20多年前的PC互联网和10多年前的移动互联网的兴起，都经历了这样的阶段，如今，从周期和技术成熟度来看，AI大模型也正站在爆发的前夜。DeepSeek R1 的出现，不仅展示了大模型的强大能力，更以开源和低成本的姿态，为更多企业和开发者提供了平等的机会。短短一个多月，国内众多公司纷纷接入，甚至包括腾讯、阿里等行业巨头。
2025-12-23 18:18:25
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原创 京东金融鸿蒙端部署AI超分模型实践
展望端智能的未来发展，随着芯片算力的指数级增长、模型压缩技术的突破性进展以及边缘计算架构的日趋成熟，端侧设备将从单纯的数据采集终端演进为具备强大推理能力的智能计算节点，通过实现多模态AI融合、实时个性化学习、隐私保护计算和跨设备协同等核心能力，将大语言模型、计算机视觉、语音识别等AI技术深度集成到移动设备中，构建起无需联网即可提供智能服务的自主计算生态，推动人机交互从被动响应向主动感知、预测和服务的范式转变，最终开启真正意义上的普惠人工智能时代。
2025-12-23 18:17:32
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转载 OxyGent 多智能体协作框架新版本发布
顶层智能体负责任务分配和结果整合，检索智能体查找相关知识内容，生成智能体基于检索结果生成答案，评审智能体进行质量检查。还有手把手带您完成智能体开发的全流程，包括环境安装、模型注册、MCP工具集成、智能体注册、可视化界面调试、多智能体协作，乃至分布式智能体部署等环节。近日，OxyGent多智能体协作框架发布新版本，支持新特性包括：智能体之间的多模态信息传递、细粒度的消息控制、MCP重连与请求头、前端流式输出等，可以通过 pip install oxygent==1.0.8 升级体验。社区的创造力远不止于此。
2025-12-23 18:03:57
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转载 京东金融鸿蒙端部署AI超分模型实践
展望端智能的未来发展，随着芯片算力的指数级增长、模型压缩技术的突破性进展以及边缘计算架构的日趋成熟，端侧设备将从单纯的数据采集终端演进为具备强大推理能力的智能计算节点，通过实现多模态AI融合、实时个性化学习、隐私保护计算和跨设备协同等核心能力，将大语言模型、计算机视觉、语音识别等AI技术深度集成到移动设备中，构建起无需联网即可提供智能服务的自主计算生态，推动人机交互从被动响应向主动感知、预测和服务的范式转变，最终开启真正意义上的普惠人工智能时代。
2025-12-22 15:57:36
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原创 AI Infra平台市场报告：京东云稳居前三
面向大模型训练、推理的算力需求，京东云推出的JoyScale AI算力平台，作为基于京东内部统一GPU池化实践打磨的同源同栈AI基础设施算力平台，支持训练任务和推理服务统一调度和资源共享，支持10+家国产AI算力卡，20+训练推理框架，也是目前业界唯一同时支持英伟达显卡和昇腾NPU远程调用的算力平台，为AI应用的高效运行提供强大的算力支持。京东云和众多国产芯片厂商深度合作，互相开放运行时Runtime层代码，通过GPU/NPU切分池化技术，从内核层屏蔽异构厂商硬件的复杂性，实现更高效的AI算力。
2025-12-19 17:45:42
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转载 AI Infra平台市场报告：京东云稳居前三
通过软硬件协同优化，实现对华为昇腾、寒武纪、海光等国产芯片的高性能异构计算支持，并借助算力池化与智能调度，提升集群利用效率，实现国产算力的统一纳管与高效运维。当前，基于京东集团复杂场景实践，京东云已经构建了一站式大模型产品矩阵，从底层的智算基础设施，到中间层的模型服务和工具，再到上层的。全面适配十余家国产算力，兼容适配昇腾、寒武纪、海光等多种国产加速卡，支持异构算力统一纳管、精细化运维，云原生。基础设施算力平台，支持训练任务和推理服务统一调度和资源共享，支持。面向大模型训练、推理的算力需求，京东云推出的。
2025-12-18 16:21:47
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原创 AIGC项目中的【模板进程】方案的设计实践
此外，为了提供更高的灵活性和便捷性，用户还可以根据自己的具体需求，主动选择【新建进程】的选项来手动创建一个新的进程。这一功能允许用户随时根据自己的工作计划或项目需求，快速启动新的任务或项目进程。5、
2025-12-08 17:13:42
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原创 移动端设备上稀奇古怪的前端问题收集（一）
一般来讲，对于需要弹起软键盘的场景，较新的浏览器或者移动端 app 的 webview 会自动聚焦到输入框中并滚动到相应位置，来保证输入框的正常显示；◦如果你编写的项目引入了 less 或者 sass，在进行打包构建的操作时，部分预处理器无法正确识别带 alpha 通道的 hex 颜色值，因此这部分代码无法被正确转译，最终构建出的生产环境代码中这部分颜色可能丢失。在较新的 web 标准中，hex 格式的颜色代码也可以表示透明度了，只需要在常见的六位 hex 颜色代码后加两位表示透明度的 hex 值，例如。
2025-12-08 17:12:03
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原创 MQ消息乱序问题解析与实战解决方案
首先，需要定义一套明确的状态转换规则。这些规则应该基于业务逻辑来确定，以确保消息按照正确的顺序被处理。例如，如果系统要求先处理事件A再处理事件B，那么状态机就应该在接收到事件A后转移到能够处理事件B的状态。2.
2025-12-08 17:11:16
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原创 京东自研电商数据库内核DongSQL简介
▶︎ 企业级计划稳定性：DongSQL提供了Statement Outline功能，用于固化重要SQL的执行计划，防止因数据变化导致的计划不稳定问题。▶︎ 自定义Hint注入工具：包括但不限于上述秒杀、CCL限流场景的Hint，即使业务研发预期外的过载或者突发流量发生，应急情况下DBA也可以通过Statement Outline功能对问题SQL进行干预-- 为重要SQL固化执行计划-- 为特定查询添加ccl_queue_digest限流hint，限制并发度为2▶︎ 核心价值•性能稳定性。
2025-12-03 17:56:32
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原创 宝剑锋从磨砺出——零售数据库内核，为大促铸剑！
癸卯七月风雨大作京东零售·袁博文僵卧双九不自哀，尚思为东戍轮台。夜阑卧听珊瑚雨，铁马内核入梦来。前言略长，只关心技术的同学可直接跳过看第二章这个问题在技术人心中其实没有标准答案，每个人都有每个人的见解。架构师眼里大抵是高屋建瓴，统领全局；技术大牛的视角可能是剖根溯源，精刀细琢；新人小白或许更单纯，无非就是学习进步，快速成长为大牛之类了。但在我——一个京东数据库人的眼里，技术的底色或许应该是五彩斑斓的吧。经常听人说，每个人呱呱坠地那一刻，都是一张白纸，父母在其上着墨。对于技术人来说又何尝不是呢？初学一门技术，
2025-12-03 17:50:49
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原创 用“分区”来面对超大数据集和超大吞吐量
自动再平衡比较方便，因为不需要人工维护，但是它的执行过程是不可预测的：再平衡时将大量数据集从一个节点转移到另一个节点的过程中可能会产生很大的网络开销，这会使得该服务器对请求响应的性能降低，对用户的体验和生产造成负面影响。来传播集群状态的变化，这样每个节点都维护有最新的数据路由方案，当其中一个节点收到请求时，会将其转发到合适的分区节点上（对应服务发现的方案一）。的方法：每个节点上有固定的分区数，当节点增加时，分区将变小，新增的节点会从原有节点的分区中随机进行拆分，最终这个新节点获得公平的负载份额。
2025-12-03 17:47:46
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原创 京东云JoyAgent持续开源！多模态RAG能力正式开源
传统RAG基础架构传统的检索增强生成（RAG）技术，在处理文本知识方面取得了显著的成功，它通过外部知识库有效缓解了大型语言模型的“幻觉”问题。但其局限性也日益凸显一、多模态问题：处理结构化与非结构化内容当面对企业内普遍存在的文档时，一个仅能理解文字的RAG系统，无法阅读和理解图片、表格中蕴含的丰富信息。这导致了检索的片面性与答案的不完整性，大量高价值的知识资产因此沉睡，无法被有效利用。一方面图像中的数据（如截图或扫描件）也无法被文本RAG系统直接理解。
2025-12-01 16:49:50
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原创 深入理解分布式共识算法 Raft
不可靠的网络”、“不稳定的时钟”和“节点的故障”都是在分布式系统中常见的问题，在文章开始前，我们先来看一下：如果在分布式系统中网络不可靠会发生什么样的问题。
2025-11-27 14:45:56
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原创 京东云海存储成为全球最大规模基于国产CPU的AI存储技术应用
在极致性能方面，云海AI存储可支持千亿级参数AI大模型，自研引擎采用全追加写模型，融合超低延时RDMA网络及软件架构优化，4K随机写IOPS达到1000万级，平均延迟在100微秒级，I/O性能接近本地NVMe磁盘，单节点可提供 44GiB/s的带宽性能。云海为京东云全自研存储，代码自研率超98%，拥有完全自主知识产权，与主流国产化硬件和软件兼容互认，括操作系统、数据库、中间件、服务器、CPU、主板、网卡、SSD等，并基于全局无锁架构，充分发挥国产硬件能力。，以更低硬件成本实现接近持久内存架构的性能表现。
2025-11-27 14:44:20
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原创 JoyAgent 荣获2025开放原子基金会 “《人工智能》开源先锋项目” 称号
2025开放原子开发者大会于11月21日至22日在北京北人亦创国际会展中心成功举办。本届大会以“一切为了开发者”为主题，汇聚了来自全球的开发者、学术专家、开源先锋及社区代表，围绕技术实践、生态建设等多个维度展开深度分享与交流。大会设有开幕式暨前沿主论坛，以及十余场平行技术分论坛，内容覆盖前沿技术与创新实践、开源项目与基础软件、开发者生态与社区治理、学术研究与开源融合等关键方向，为开发者构建了从战略洞察到实战落地的全链路交流平台。
2025-11-26 17:06:34
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原创 RAG 分块策略：从原理到实战优化，喂饭级教程不允许你踩坑
AI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段，这使得模型能更轻松地仅搜索和检索所需内容。这种分块技术对于优化检索增强生成（RAG）的性能至关重要。如何开始？可以从512 tokens 搭配 10-15%的重叠率开始。如何优化？调试参数，多使用递归分块和句子分块，语义分块还是不够优秀。如何测评？上号有和方法论？上号CRUD-RAG论文指出对于创意生成和保持文章连贯性的任务，切分较大的块表现会更佳。我们在RAGas。
2025-11-26 17:05:01
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原创 用“分区”来面对超大数据集和超大吞吐量
自动再平衡比较方便，因为不需要人工维护，但是它的执行过程是不可预测的：再平衡时将大量数据集从一个节点转移到另一个节点的过程中可能会产生很大的网络开销，这会使得该服务器对请求响应的性能降低，对用户的体验和生产造成负面影响。来传播集群状态的变化，这样每个节点都维护有最新的数据路由方案，当其中一个节点收到请求时，会将其转发到合适的分区节点上（对应服务发现的方案一）。的方法：每个节点上有固定的分区数，当节点增加时，分区将变小，新增的节点会从原有节点的分区中随机进行拆分，最终这个新节点获得公平的负载份额。
2025-11-26 17:03:28
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转载 JoyAgent 荣获2025开放原子基金会 “《人工智能》开源先锋项目” 称号
对于JoyDataAgent是一个通用的智能问数的框架和产品，对于用户的场景，只需将表按照DGP协议进行治理后，即可直接进行问数和诊断分析。作为开源项目展示的重要窗口，大会汇集了从初创到成熟运营的各类开源项目，完整呈现项目发展路径，并构建了包含企业、高校、社区等多方参与的“开发者生态圈”。：当前市场上的开源Agent主要是SDK或者框架，用户还需做进一步开发，而京东云JoyAgent整体开源了智能体产品能力，包括前端、后端、框架、引擎和核心子智能体，开发者可以快速部署，拥有专属的企业级多智能体产品。
2025-11-24 13:54:00
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转载 RAG 分块策略：从原理到实战优化，喂饭级教程不允许你踩坑
为什么同样是做 RAG，有的效果拔群，有的却差强人意？分块（Chunking）策略可能是那个被你忽略的关键环节。AI中的分块是指将大型文档分割成称为“chunk”的较小片段。这些片段可以是段落、句子、词组或受token限制的片段，这使得模型能更轻松地仅搜索和检索所需内容。这种分块技术对于优化检索增强生成（RAG）的性能至关重要。在RAG中，检索到正确的信息是关键，但当知识库非常庞大，可能包含数百万字或文档时，使用有效的RAG分块技术对于从这类大型数据集中高效检索相关信息，就变得至关重要了。举个例子，你有一个
2025-11-21 18:09:06
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原创 多智能体设计模式和智能体框架，你会了么？
硬编码方式，根据关键词、模式或结构化数据进行路由。此方法比 LLM 路由更快、更确定，但灵活性较低。•。
2025-11-19 15:30:30
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原创 Joycode 无法跨项目读取源码怎么办？MCP Easy Code Reader 帮你解决！
本篇文章主要介绍 MCP Server，它可以帮助你在使用 Joycode 编写代码时，根据调用链路将多个项目或 Jar 包中相关的代码读取到上下文中，供 Code Agent 帮我们分析逻辑和编写代码，而无需再手动将源码复制到对话框中发送给 AI，提高 Code Agent 准确度和编码效率。MCP 已发布和 Joycode MCP 市场，欢迎大家使用。
2025-11-19 15:28:34
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原创 宝剑锋从磨砺出——零售数据库内核，为大促铸剑！
癸卯七月风雨大作京东零售·袁博文僵卧双九不自哀，尚思为东戍轮台。夜阑卧听珊瑚雨，铁马内核入梦来。前言略长，只关心技术的同学可直接跳过看第二章这个问题在技术人心中其实没有标准答案，每个人都有每个人的见解。架构师眼里大抵是高屋建瓴，统领全局；技术大牛的视角可能是剖根溯源，精刀细琢；新人小白或许更单纯，无非就是学习进步，快速成长为大牛之类了。但在我——一个京东数据库人的眼里，技术的底色或许应该是五彩斑斓的吧。经常听人说，每个人呱呱坠地那一刻，都是一张白纸，父母在其上着墨。对于技术人来说又何尝不是呢？初学一门技术，
2025-11-19 15:26:24
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原创 京东云张晨 受邀参加KCD 杭州站 x OpenInfra Days China，分享AI时代的大型集群数据处理之道
我将分享一套经实际部署的方案经验，如何在严苛的真实场景中基于虚拟机的隔离提升安全性与效率，并剖析其实际应用价值与注意事项。他的分享将为业界同行应对相似挑战提供宝贵的思路与实战经验。这一变革对底层设施提出了前所未有的新要求：更极致的弹性伸缩、更高效的算力利用、更复杂的跨域调度和更全面的安全防护。这是一个绝佳的机会，在活动上可以直接聆听杰出的开源基础设施领导者的演讲，学习用户案例，建立人脉，并融入当地社区。它充分展现了开源社区的开放精神和跨社区协作的强大力量，我们将共同推动 AI 与云计算技术 的进步与发展。
2025-11-17 17:43:34
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原创 【原理到实战】实验异质性分析
实验的异质性，一般被称为HTE（即Heterogeneous Treatment Effects），意为实验中同一个treatment对不同的实验样本，得到的策略效果可能是不一样的。另外还有一些重要的概念需要大家理解英文简称英文全称中文译名含义公式ATE平均处理效应所有实验对象的平均实验效果CATE条件平均处理效应满足一定条件的实验对象的平均实验效果ITE个体处理效应某个实验对象的实验效果。
2025-11-12 16:10:45
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原创 最新MCP规范解读，看这篇就够了！
Prompt就像是「对话模板」或「快捷指令」，把常用的复杂指令预设好，用户一键调用。用生活中的例子类比，就像微信的「快捷回复」或IDE中的「代码片段(Snippet)」。
2025-11-12 16:08:41
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原创 多智能体设计模式和智能体框架，你会了么？
硬编码方式，根据关键词、模式或结构化数据进行路由。此方法比 LLM 路由更快、更确定，但灵活性较低。•。
2025-11-12 16:07:43
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原创 Cursor 一年深度开发实践：前端开发的效率革命
这个过程强制我理解每一行变更，重新建立起对代码的掌控感。如上图，通常 cursor 在修改完成后都会自动生成总结（也可以通过添加 rules 控制），可以结合总结阅读 diff。
2025-11-10 18:39:22
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原创 并发丢数据深度剖析：MySQL锁机制与事务实战踩坑及解决方案
id` bigint(50) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',`metric_def_id` bigint(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '指标定义id',`logic_table_id` bigint(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '逻辑表id',
2025-11-10 18:32:03
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转载 AB实验分析智能体（工程篇）【AI业务应用方向】
然而，在这一过程中，仅关注正向指标的提升是不够的，还需通过深入的数据分析，识别潜在的风险因素——即在实现预期指标提升的同时，是否对其他关键指标带来了隐性的负面影响，并评估此类代价是否在可接受范围内，从而做出更为全面和审慎的决策。使得分析质量有了明显的飞跃。为了实现实验分析Agent真正意义上的“助手化”体验，在调研了京东ME开放平台的能力后，发现将以往依托平台的产品化能力前置到京ME端是可行的，让产研同学能够“触手可得”实验分析能力，无需跳转至独立的分析平台，从而显著提升操作便捷性与整体用户体验。
2025-11-10 10:14:49
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原创 告别 “盲买”！京东 AI 试穿 Oxygen Tryon：让服饰购物从“想象”到“所见即所得”
线上电商购物模式下，消费者在选购服装时，往往只能通过静态图片和文字描述来想象衣服上身的效果。这种信息获取方式存在极大的局限性，导致消费者在收到商品后，因实际穿着效果与预期不符而产生大量退换货。据相关数据显示，时尚电商领域的平均退货率高达 30% - 40%，部分商家甚至更高。这不仅给消费者带来了糟糕的购物体验，也让商家承受着高昂的运营成本。对于商家而言，高退货率意味着物流成本的增加、商品损耗的加剧以及客服压力的增大。同时，低效的转化也限制了业务的增长速度。
2025-11-04 18:35:07
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原创 JoyCode：SWE-bench Verified打榜技术报告
SWE-bench Verified 是由普林斯顿大学等机构开发的软件工程基准测试，专门用于评估AI系统解决真实软件工程问题的能力。该基准测试收集了来自 scikit-learn、matplotlib、requests 等知名开源 Python 项目的真实 GitHub Issues，要求AI模型理解问题描述、分析现有代码库结构，并生成能够修复 Bug 或实现新功能的代码补丁。
2025-11-03 15:32:43
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原创 给Java同仁单点的AI“开胃菜“--搭建一个自己的本地问答系统
1.以上便是 完成了一个超简易的AI问答 功能，如果想搭一个问答系统，可以用Springboot搞一个Web应用，把上面的代码放到 业务逻辑中即可；2.langchain 还有其他很多很强大的能力，prompt Fomat、output Fomat、工具调用、memory存储等；3.早点认识和学习ai，不至于被它取代的时候，连对手是谁都不知道；
2025-11-03 15:24:06
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原创 纳尼?自建K8s集群日志收集还能通过JMQ保存到JES
在京东内网环境部署K8S并收集日志， kafka+es的替代方案考虑使用JMQ+JES，由于JMQ的底层是基于kafaka、JES的底层基于ES，所以该替换方案理论上是可行的。
2025-11-03 15:20:26
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原创 真实案例解析缓存大热key的致命陷阱
Redis的高并发性能毋庸置疑，但是我们却忽略了一个大key和热key对网络带宽的影响，本次引发问题的大热key大小达到了1.5M，经过事后了解京东Redis对单分片的网络带宽也有限流，默认200M，根据换算，该热key最多只能支持133次的并发访问。针对这种庞大的活动，我们开发团队也提前预料到了可能会出现的大key和热key问题，所以在查询活动缓存之前增加了一层本地jvm缓存，本地jvm缓存5分钟，缓存失效后再去回源查询Redis中的活动缓存，本以为会万无一失，没想到最后还是出了问题。
2025-10-30 11:07:02
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原创 提供方耗时正常，调用方毛刺频频
调用方A -> JSF -> 提供方B大多数情况下，调用方耗时 和 提供方耗时 基本没有差别个别情况下，调用方耗时 远高于 提供方耗时，大概5分钟20+次。
2025-10-30 11:06:01
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原创 纯配时效服务-双Redis集群设计
纯配时效服务作为物流下单环节中计算时效的重要组成部分，直接决定了下单的成功与否。其性能与稳定性至关重要，因为它们直接影响整个物流下单系统的运行效率及客户满意度。一个高效且稳定的纯配时效服务能够确保预计送达时间准确无误地展示给用户，从而提升客户体验和信任度。反之，若纯配时效服务出现故障或延迟，可能会导致订单处理延误，甚至影响客户的业务运营。因此，在设计和维护纯配时效服务时，必须确保其具备高可靠性和快速响应能力，以应对各种突发情况，确保物流链条的顺畅运行。
2025-10-29 20:08:31
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