Marico's space

最近折腾 React 性能优化，踩了几个坑，这篇把问题说清楚。 React 性能优化这个话题，坊间流传着太多迷思。开发者动不动就给所有组件套 React.memo，给所有函数包 useCallback，结果应用还是卡顿、内存还是爆炸。 过早优化反而会让性能变差、代码变乱。要构建真正快的 React 应用，得针对实际的性能瓶颈来下手：无谓的重渲染、状态位置不当、包体积过大、主线程阻塞。下面分享

大多数聊天机器人都存在一个很典型的问题：用户问一些稍微超出训练数据范围的内容，它们要么一本正经地胡说八道，要么给你一个毫无用处的"我不知道"。问题不在语言模型本身，而是系统架构。RAG（检索增强生成）通过让聊天机器人基于真实、最新的知识来回答问题，而不是完全依赖模型在训练时"记住"的内容，从根本上解决了这个问题。 这篇文章里，我们用 RAG、向量数据库和 Laravel 后端来搭建一个真正的智能

最近折腾了 AWS Lambda，配合 Python 写无服务器应用，踩了几个坑，这篇把问题说清楚。 做后端开发久了，总觉得运维是个甩不掉的包袱——服务器要维护、弹性伸缩要配置、流量高峰还得提前扩容。2018 年接触 Lambda 之后，这事儿就简单多了。代码写完往云上一扔，有人访问才计费，没人访问就是零成本。对于个人项目或者初创产品的 MVP 阶段，这个思路很实用。 Python 又是 La

最近折腾了 Glue Data Catalog 和 S3 Tables 的 Iceberg REST API（应用程序接口），把两边的权限模型对照着看了一遍，踩了几个坑，这篇把发现整理出来。 之前写过两篇文章，直接访问 Iceberg REST Catalog，对比了 Glue 端点和 S3 Tables 端点的设计差异： * Hitting the Iceberg REST Catalog

Magento 2的数据库就是整个系统的命根子。每次加载商品、浏览分类、修改购物车、下单付款，走的都是MySQL。当你的商品数量超过5万个SKU、流量开始爬坡的时候，那些没优化的SQL查询就成了隐性杀手——页面加载慢、结账超时、客户直接关页面走人。 大多数Magento开发者知道Redis缓存和Varnish，但很少有人深挖数据库这一层。实际上真正的性能提升往往就藏在这儿。这篇说说Magento

Lightsail 挺适合托管单个小型容器的：定价简单、带宽包含在内、不用折腾 VPC 和安全组那些破事。唯一的坑是，从亚马逊 ECR（弹性容器注册表）拉取私有镜像这件事上，标准 Lightsail 实例不像 EC2 那样能直接认证。这篇把完整流程捋一遍。 整体链路是这样的： docker build ──push──> ECR (私有仓库) ──pull──> Lightsail 实例 ──

最近在生产环境里跑 Claude Code，发现这玩意儿的成本控制比我想象中复杂得多。大部分费用超支都来自看不见的上下文堆积和缓存失效，而计费面板压根不显示这些。等发现账单的时候，往往已经多烧了好几万 tokens。 这篇文章说说怎么在请求级别硬性限制 token 预算，怎么让 prompt 缓存真正省到钱，以及生产环境中那些计费面板不会告诉你的隐藏成本。实测下来，做好这几点，账单能降一大截。

最近折腾 Magento 2 搜索自动补全功能，踩了几个性能上的大坑，这篇把问题说清楚。 搜索自动补全是 Magento 2 店铺里资源消耗最大的交互功能。用户在搜索框每敲一个字，前端就会发一个 AJAX（异步JavaScript和XML）请求到后端，后端查询搜索引擎、加载商品数据、应用权限检查、最后返回 HTML（超文本标记语言）。在大流量店铺里，几百个并发访客同时打字，自动补全产生的后端请求

Redis 缓存这块，之前几篇把常见的模式和问题都拆开讲过了。今天这篇把这些内容串起来，聊聊实际项目里该怎么用，以及那些几乎每个人都会踩的坑。说复杂也不复杂，但每一条背后都是有人在线上环境熬夜排查过的经验，照着做能省不少事。 只缓存值得缓存的数据 缓存会增加系统复杂度，得让它物有所值。值得缓存的数据特点是：读取频率远高于写入频率，而且生成成本高。比如多表关联查询、聚合计算的结果、渲染好的页面

最近折腾了 Google Cloud Run 的多区域高可用方案，踩了几个坑，这篇把问题说清楚。 大多数团队意识到需要多区域架构的时候，往往都是在发生故障之后。不管你是做全球电商平台、实时游戏 API，还是金融服务应用，用户都期望服务随时可用。每个工程团队基本都会经历这样的对话——通常始于一次故障复盘。某个地区阿里云节点宕机，或者 Cloud Run 服务遭遇冷启动峰值，又或者单区域部署无法同时