如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，帮助用户全面掌握SQL使用情况，识别异常、优化性能，提升日志分析效率与资源管理能力。
索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
在大规模检索系统中，分布式技术通过拆分倒排索引提升性能。基于文档的水平拆分将数据随机分片，各服务器并行处理，缩短单次查询时间，并支持灵活扩容；而基于关键词的垂直拆分虽减少请求复制，但易引发负载不均与维护难题。前者因扩展性强、运维简单成为主流方案。
健康检测：这个节点都挂了，为啥还要疯狂发请求？
本文深入探讨RPC框架中的服务健康检测机制，针对超大规模集群中节点“半死不活”却未被及时发现的问题，提出“推拉结合，以拉为准”的核心理念。通过心跳机制与业务可用率相结合，动态判断节点健康状态，实现亚健康节点的精准识别与隔离。文章结合真实线上案例，剖析传统心跳机制的局限性，并引入多维度检测策略，如基于时间窗口的接口可用率评估，有效应对网络波动与服务僵死问题。同时，探讨了跨机房部署探活程序以降低误判率的实践方案，强调健康检测应服务于业务无损目标。最后引发对客户端心跳开销与负载均衡策略协同设计的深度思考。
索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
本文介绍了分布式技术在大规模检索系统中的应用，重点探讨了如何通过索引拆分提升检索效率。常见的拆分方式有基于业务、文档（水平拆分）和关键词（垂直拆分）。其中，基于文档的拆分更易维护：新增文档仅影响一个分片，且负载更均衡，支持副本扩容应对热点查询，系统可扩展性强，是工业界主流方案。（238字）
这个节点都挂了，为啥还要疯狂发请求？
本章深入探讨RPC框架中的服务健康检测机制。通过真实案例揭示：当节点网络异常、服务“半死不活”时，仅依赖心跳易导致误判。提出应结合业务请求可用率（成功次数/总调用次数）动态评估节点状态，实现更精准的亚健康识别。最终强调，健康检测需多维度考量，避免单纯依赖心跳，以保障业务高可用。
优雅关闭：如何避免服务停机带来的业务损失？
在RPC架构中，服务拆分后频繁迭代需频繁重启服务。若关闭不当，调用方可能仍向已下线或正在关闭的节点发请求，导致调用失败。虽可通过服务发现通知下线，但其异步特性无法保证实时性。因此，需实现“优雅关闭”：服务提供方在收到关闭信号时，先设置关闭标识，拒绝新请求并返回特定异常，调用方接收到后自动重试其他节点；同时通过引用计数器等待正在处理的请求完成，并设置超时机制确保应用最终能强制退出，从而实现无损上下线。
