82_Chain-of-Thought：推理步骤拆解
在大语言模型(LLM)的发展历程中，推理能力一直是衡量模型智能水平的关键指标。尽管模型规模的扩大带来了知识覆盖和语言理解能力的显著提升，但在解决复杂推理问题时，单纯增加参数数量并不总能带来预期的性能提升。2022年，Jason Wei等人提出了一项革命性技术——Chain-of-Thought提示(CoT)，这项技术通过引导模型生成中间推理步骤，显著增强了LLM在多步推理任务上的表现。
如何解决并发环境下双写不一致的问题？
在并发环境下，“双写不一致”指数据库与缓存因操作顺序或执行时机差异导致数据不匹配。解决核心是保证操作的原子性、顺序性或最终一致性。常见方案包括延迟双删、加锁机制、binlog同步、版本号机制和读写锁分离，分别适用于不同一致性要求和并发场景，需根据业务需求综合选择。
基于 MySQL + Tablestore 分层存储架构的大规模订单系统实践-数据同步 DTS 篇
前言 前文架构篇，可以看到 MySQL + Tablestore 非常适合大规模订单系统这一类需求场景。那么，我们首先要做的是，利用 CDC(Change Data Capture) 技术将订单数据实时从 MySQL 同步到 Tablestore 中。对于订单系统的数据同步，我们需要关注同步的稳定性、实时性。目前，存在多款工具可以实现这一功能，他们有的是开源工具如 Canal，有的是阿里云端服务如
浅谈数据同步
数据同步在后端是非常常见的场景，数据同步的稳定性和实时性对业务有非常重要的影响。数据同步的方式主要有全量同步和增量同步两种，本文主要介绍上述两种方式的差异，以及常用的解决方案。
