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热点数据识别出来之后，第一原则就是将热点数据隔离出来，不要让 1% 影响到另外的 99%，

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只要涉及字符串的 I/O 操作，无论是磁盘 I/O 还是网络 I/O，都比较耗费 CPU 资源，因为字符需要转换成字节，而这个转换又必须查表编码。

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电商场景下的购买过程一般分为两步：下单和付款。“提交订单”即为下单，“支付订单”即为付款。

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所以也就可能出现下单成功数远远超过真正库存数的情况，这尤其会发生在大促的热门商品上。

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韭菜分根

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解决这个问题必须在组织上有所保障，比如让业务负责人背上稳定性绩效指标，同时在部门中建立稳定性建设小组，小组成员由每条线的核心力量兼任，绩效由稳定性负责人来打分，这样就可以把体系化的建设任务落实到具体的业务系统中了。

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那么有了这些数据，我们可以做什么事情？基于评论数据，结合智能化手段，可以做到需求分析自动化，比如可以基于前台用户咨询的问题，

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基于语法解析器的代码补全工具最为大家熟知，我们平时使用的IDE中内置的补全工具基本都属于这类。

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当存在多个待处理评审的情况时，“评审耗时预估”可以帮助评审人预知评审的工作量，合理安排评审时间，利用碎片化时间进行充分的评审，提升评审效率。

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SecretRadar的技术实现思路主要分为三层，第一层采用规则匹配这种传统敏感信息识别技术，“规则匹配”具有良好的准确度和扩展性，但是非常依赖比较固化的长度、前缀、变量名，难以应对不同开发者的不同编码风格，容易造成漏报。