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工程效能

数据中心断电零预警：Meta 的"瞬时断电风暴"验证体系

来源: engineering.fb.com 56
数据中心最怕的不是慢故障，而是"灯突然全灭了"——电网跳闸、UPS 失效、整排机柜瞬间掉电，零预警、零缓冲。传统灾备演练往往假设"有几分钟优雅关机时间"，但现实中的断电不会给你这个窗口。Meta 近期公开了他们应对这类极端场景的测试范式 Instantaneous PowerLoss Storm，以及围绕它构建的纵深防御体系和验证方法。这篇文章拆解其核...
# AI # Meta # 全栈
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写代码不再是瓶颈：Spotify 如何把开发者体验扩展到团队与 AI Agent

来源: engineering.atspotify.com 75
Spotify 首席架构师在 Code with Claude 大会上抛出一个判断：写代码本身已经不再是约束了。真正卡住交付速度的，是团队协作摩擦、重复的基建搭建、以及工具链对 AI Agent 的不友好。他们的应对方式是——用平台工程把开发者体验（DevEx）从"个人写代码"的维度，拉升到"团队+Agent 高效运转"的维度。 这个判断值得认真对待。...
# AI # LLM # Spotify
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Google 全球服务舰队上的大规模 A/B 实验系统：如何让分布式实验不再打架

来源: infoq.com 64
Google 每天同时跑着成千上万个 A/B 实验——搜索、YouTube、Maps、Ads，每个产品都有自己的服务集群，每个集群又拆成几十个微服务。实验多了，问题就来了：用户在搜索页被分到实验 A，跳到结果页却被分到实验 B；曝光日志漏记了一条，结论就偏了；两个实验同时改同一个按钮的颜色，数据谁也说不清。 最近 Google 公开了它跨舰队的大规模 ...
# AI # Go # InfoQ
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Goa v3.28.0：大型设计生成时间从 46 秒降到 11 秒

来源: oschina.net 78
Goa 是 Go 语言生态中"设计优先"的 API 框架——你用 DSL 描述服务，框架帮你生成 transport 层、OpenAPI 文档、客户端代码。这个思路本身很清晰，但当设计文件膨胀到几十个 service、上百个 method 时，代码生成就会变成一件痛苦的事：跑一次 要等将近一分钟。v3.28.0 直接把这个问题砍到了 11 秒，同时还修...
# Go # 全栈 # 可观测性
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pg_stat_statements 的沉默盲区：那些它看不到、记不住、悄悄丢掉的东西

来源: postgr.es 64
每个用 PostgreSQL 的人都会开 。它便宜、即时、不用装额外组件——查一下就知道哪个查询最慢、哪个调用最多。但用久了你会发现一些诡异的事：昨天还在列表里的关键查询今天消失了；p99 突然飙升但平均值纹丝不动；一个跑了 30 秒然后超时崩溃的查询，在视图里根本找不到踪迹。 这些不是 bug，而是 作为"一堆聚合计数器"的固有边界。上一篇文章讲了它...
# AI # Go # LLM
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Node.js 一年一个大版本：从 v27 起，所有版本都是 LTS

来源: infoq.com 59
从 2026 年 10 月的 Node 27 开始，Node.js 将告别"半年一个大版本、偶数 LTS、奇数实验"的双轨节奏，改为每年只发布一个主要版本——并且每个版本都进入长期支持。同时新增 Alpha 通道，供早期特性尝鲜。这一调整直指维护成本和用户实际节奏之间的长期矛盾。 过去多年，Node.js 每年推出两个大版本：偶数版本（如 18、20、...
# AI # InfoQ # 全栈
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MAI-Code-1-Flash：微软的"反榜单"编程模型，少花 token 多干活

来源: oschina.net 45
6 月 2 日，微软超级智能团队发布了 MAI-Code-1-Flash。名字里的 "Flash" 已经点明了意图——快、省、狠。但更值得关注的是它背后的设计哲学：为开发者而生，而非为榜单而生。 这不是一句营销口号。MAI-Code-1-Flash 直接在 GitHub Copilot 生产环境使用的测试框架中训练，意味着模型的优化目标不是跑分刷榜，而...
# AI # 全栈 # 工程效能
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pg_stat_statements：你以为的查询商店，其实是一张计数器哈希表

来源: postgr.es 57
大概是 PostgreSQL 生态里最常用的扩展之一。它随 contrib 一起发布，开启成本几乎为零，大多数人的第一反应就是——"数据库到底在干什么？"打开它看一眼，心里就有底了。 但如果你是从其他数据库过来的，可能会期待它像一个真正的 Query Store：记录每条查询的执行历史、保留计划演进、能按时间窗口回溯。它不是。 一旦你深度依赖它，就会发...
# AI # Go # LLM
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改变业务的不是 AI 模型，而是跑它的那套系统

来源: blogs.microsoft.com 50
单点能力再强，没有编排、治理和弹性伸缩的底座，AI 也只是实验室里的 demo。微软正在把 Azure 打造成一个覆盖全栈的开放 Agent 平台——多模型接入、每一层可替换、每一环可观测。这才是真正能把 AI 变成业务生产力的东西。 很多团队的第一步是选模型：GPT-4o、Claude、Gemini，然后围绕它写 prompt、做微调。这在原型阶段没...
# AI # Azure # LLM
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