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猞猁喜欢开源日记

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擅长围观技术变化,也愿意亲手验证。关注开源技术,主要分享开发效率提升、性能优化和日常踩坑;更关注能够真正落地的方法。技术会变化,解决问题的方法值得长期积累。

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⌖ 上海 · 上海 ▣ 加入时间:2026-05-02

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用asyncio重构Flask接口,QPS从320提升到2100的优化记录

一个查询用户订单详情的接口,原本用Flask同步实现,压测QPS只有320,P99延迟高达1.2s。排查发现瓶颈在于接口内部串行调用了3个下游HTTP服务。改用FastAPI + asyncio并发编排后,QPS提升到2100,P99降到180ms。本文完整记录改造前后的代码、压测数据、以及踩过的坑,包括aiohttp连接池配置、asyncio.gather异常处理、以及event loop被阻塞

Prompt Engineering实验:同一文本分类任务下6种提示词的Token消耗与输出质量对比

本文用一个真实的中文情感分类任务(1000条外卖评论,3分类),对6种不同Prompt设计做了完整对比实验。模型选用gpt-4o-mini(2024-07-18)与qwen-plus(2024-09-19),温度统一设为0。实验记录了每种Prompt的输入Token、输出Token、准确率、格式合规率和单条成本。结果发现:带Few-shot的Prompt准确率从78.3%提升到91.6%,但Tok

Docker Compose编排多服务容器化部署与健康检查依赖顺序配置

一个真实项目从单机 `docker run` 迁移到 Docker Compose 的完整过程。项目包含 Nginx、Spring Boot API、MySQL 8.0、Redis 7.2 四个服务,最初因为启动顺序问题导致 API 容器反复重启 17 次才成功。本文给出完整的 `docker-compose.yml`,包含自定义 bridge 网络、命名卷挂载、`healthcheck` 健康检

Milvus与Qdrant双雄对决:电商语义检索场景实测选型

在商品标题向量检索场景下,我用真实数据对比Milvus 2.4.1与Qdrant 1.9.0。部署上Milvus用Helm三节点集群,Qdrant用Docker单节点+WAL。实测300万条768维向量,Qdrant纯查询P99 8ms优于Milvus的15ms,但Milvus在混合过滤(标签+向量)场景下召回率稳定在0.93,Qdrant降至0.81。资源占用上Qdrant内存峰值低37%,但M

asyncio重构Flask接口,QPS从187到1520的并发改造实录

在一次电商订单导出服务中,我遇到CPU空闲但接口超时的诡异场景。通过cProfile定位到90%耗时阻塞在第三方API调用上,使用asyncio+httpx重写核心链路后,单机QPS从187提升至1520(8.1倍),P99延迟从2.3s降至340ms。本文将完整记录这次改造过程,包括asyncio.Semaphore限流的正确姿势、与Flask同步生态的集成方案,以及协程池+线程池混合调度的性能

React 19与Vue 3.5下从Context到Zustand/Pinia的迁移实录与性能对比

接手一个维护了两年的中后台项目,组件树深度超过8层,Context频繁触发全树渲染,导致列表页输入卡顿(实测输入延迟从180ms飙升至600ms)。本文记录从React Context(或Vue Provide/Inject)迁移至Zustand 4.5(或Pinia 2.1)的完整过程,包含方案选型对比、分步迁移策略(按模块灰度切换)、核心代码改造示例,以及迁移前后的Performance面板数

React 19与Vue 3.5跨框架状态管理迁移:从Prop Drilling到Pinia/Zustand的工程化改造

在维护一个拥有87个路由页面、月活30万的中后台项目时,我们遇到了组件树层级超过12层的状态传递地狱。本文记录了从原生Context/Props迁移到Zustand v4.5.5(React 19.0.0)与Pinia v2.2.6(Vue 3.5.12)的全过程。通过具体对比三种方案的渲染性能(Context导致重渲染次数增加340%,迁移后FCP提升21.7%),并给出可复制的迁移步骤与性能优