日志内容本身是一种重要信息，日志之间的相对顺序也是因果关系的一种反映，某些场景下如果日志内容完全相同，但是日志间的顺序错乱了反映出来的结果可能和真实世界里面的事件完全相反。
你的useMemo真正为你的项目带来了多少性能上的优化？由于useMemo和useCallback类似，所以本文全文会在大部分地方以useMemo为例，部分例子使用useCallback帮助大家更好的理解两个hooks。
TCP/IP 这个主题很多文章比较陈旧，且以讹传讹的东西太多，所以本文作者结合了理论和实践去写，旨在通过一系列实验帮助读者深入理解 TCP 连接的建立过程。
在当今数字化时代，日志数据已成为企业 IT 运营和业务分析的关键资源。然而，随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升，日志数据的体量呈现爆发式增长，给日志采集和处理系统带来了巨大挑战。
本篇不仅仅是介绍Spring循环依赖的原理，而且给出Spring不能支持的循环依赖场景与案例，对其进行详细解析，同时给出解决建议与方案，以后出现此问题可以少走弯路。
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
SLS 全新推出的「SQL 完全精确」模式，通过“限”与“换”的策略切换，在快速分析与精确计算之间实现平衡，满足用户对于超大数据规模分析结果精确的刚性需求。标志着其在超大规模日志数据分析领域再次迈出了重要的一步。
本文探讨了如何高效、经济且可靠地将海外应用与基础设施日志统一采集至阿里云日志服务(SLS)，解决全球化业务扩展中的关键挑战。重点介绍了高性能日志采集Agent（iLogtail/LoongCollector）在海外场景的应用，推荐使用LoongCollector以获得更优的稳定性和网络容错能力。同时分析了多种网络接入方案，包括公网直连、全球加速优化、阿里云内网及专线/CEN/VPN接入等，并提供了成本优化策略和多目标发送配置指导，帮助企业构建稳定、低成本、高可用的全球日志系统。
