做数据库性能测试时，建议遵循 “基准 -> 负载 -> 极限 -> 稳定性” 的顺序。不要一上来就压垮数据库，而是要先建立基准，然后逐步加压，观察瓶颈是先出现在 CPU 、I/O 还是锁冲突上。

测试不仅仅是“跑分”，更重要的是“调优”。当性能不达标时，检查以下层面：

SQL 语句优化: 这是最常见的原因,检查是否存在全表扫描、慢查询（ Slow Query ）、复杂的关联查询（ Join ）。

索引 (Indexing): 索引是否缺失？或者索引失效？过多的索引也会影响写入性能。

锁机制 (Locking): 是否存在大量的行锁竞争、死锁（ Deadlock ）？高并发下，锁等待时间过长会由数据库层面拖垮应用。

配置参数 (Configuration):

MySQL: innodb_buffer_pool_size, max_connections, innodb_flush_log_at_trx_commit 等。

PostgreSQL: shared_buffers, work_mem, max_connections 等。

硬件瓶颈:
磁盘是 HDD 还是 SSD ？ RAID 级别是什么？ CPU 核数是否足够？内存是否够用？网络或磁盘 IO

@yanxu4780 👍🏻，你这个总结最简单

@kapaseker You're right. The problem is that after an error is introduced, other nodes lack protection mechanisms, for example:
1. The BOT management module design lacks exception tolerance, which stems from two issues: an implicit assumption about the scale of the input data and an exception handling strategy when the assumptions are exceeded.
The current approach is to stop upon failure.
2. Internal changes lack a global impact assessment. For example, the optimization and adjustment of ClickHouse's permission management might affect surrounding coupled components. Could you run a real query in the test environment to test this?
3. Insufficient monitoring and fault drills. This internal anomaly was misdiagnosed as a DDoS attack, which affected the processing time.

搞技术的这么极端的看待问题只能证明要么缺钱要么缺技术要么缺根筋。

你的业务被人盯上被大流量大量，机房水位就这么大，入口都是共享，上游直连 ISP 也是共享承载所有流量，不可能为了你的业务给你免费防护，防护带宽成本很大，不做黑洞处理机房堵死，影响全网溃坝。
你要做的：
1.如果你有钱就是买更大的带宽和计算资源来扩大库容。
2.如果没钱，就去搞钱或放弃业务。
3.如果还想抢救，就做好监控，如果持续被打，想想你算不算入了红海？
这个世界从来没有无缘无故的问题，只是你自己不了解这个世界。

@Tink 从体验角度讲，md 不是最优解。

@Clannad0708 跟业务相关，告警是先通过网络、应用、数据库等各方面的日志数据，定义规则，变成 prompt 去查询分析，在 AI 工作流里面，输入给 AI 的数据都是先要用 API 或者是 MCP 的方式去查询数据反馈给 AI ，AI 定义判断告警逻辑和告警规则，这一步只是为了发现和精准确认变现现象。下一步就是要根据这个现象进行定义修复场景，这一步也是要去围绕接口调参数或者是根据 AI 的判断力阅读代码修复代码。举例：如果你的服务器频繁负载高，先看请求日志是否是正常请求或异常请求、数据库日志是否运行正常、网络是否超量限速等各维度的日志，然后根据不同的维度去调用接口优化。简单理解为定义好的“剧本”，定义好的具备具有确定性，如果全部让 AI 自由发挥，对业务不了解，会有很大的不确定性风险。

这就跟吵架一下，每次吵架完了后感觉自己没发挥好，面试也一样，没有一次是完美的，这需要历练和机运缘分，不要过于在乎，过去了就过去了，回不去了，面试完了复盘哪里没回答好，哪些是软硬方面的弱项就学习改进，机会只会给有准备的人，时刻准备着，时刻要准备。

建议从产品经理思维去完整的思考这些体系化的事情，你在了解业务的基础上，慢慢会变成多面性高手-懂业务的实践者，你需要：

1. 总结要解决的问题，确认这个需求是否真的合理，是否遵循第一性原理真正的帮助客户解决问题？ 是否是一个伪需求？是否是普遍性的？ ROI 如何？
2. 表达设计出需求：
a. 把你脑海里面的思路用草图画出来形成一个清晰的业务流，就跟电影一样可以在黑白上贴纸片、画草图等。
b. 在 a 的基础上按照准确的逻辑和产品整体性原则表达出最优的方案，文字和图形都只是表达的工具，需要写一个需求设计文档。不在于格式形式，目的是你要把你想要实现的方法和最终结果形态讲清楚。

3. 跟研发沟通开会，落地技术细节、工期（人天数）、风险、项目甘特图，按照项目管理标准手法管理进展。

[重点关键] ：前面三步你参与了，你就初步了解了业务了，你就会跟前端去沟通后端配合工作项，梳理出来就是你的需求了。

4. 关注质量：通过测试环境验证方案落地的一致性，并在初期寻找缺陷不足，在上预发快速修复它们。

5. 稳定后，上线前最后一次预发环境 UAT 测试，发现修复问题。

6. 灰度发布

7. 数据化运营：等待客户反馈+埋点数据观测点击率、使用率和用户排行、相关问题。

8. 复盘改进。

以上从业务了解、需求输出、质量管理你都面面俱到了，业务各方想不喜欢你都难。

我给你几个议题：通过 workflow 解决日常工作问题
1.SRE 方面：
你可以搞应用自动化监控告警根因排查，比如：通过流量突增突降诊断网络链路问题还是应用问题（ 5XX\4XX\error log ）、数据库方面。
2.通过 AI 进行产品工具层面的原型设计。
3.自动化数据分析，比如运营数据、工作数据内容总结、周报/年报自动编写发送等。

@among 你只能怪李彦宏不给力了，我们中国的 search engine 没有一家做得很好的，都是广告盈利优先。

@cheneven 是的，目前主站支持了 AI 模式，但是跟打开其它网页自动执行一些 MCP Action 还是有区别。

每次优化都有 keep all 的提示呀

建议付费版 cursor

建议还是拍黄片，现在都 AI 自动化代码了

美东承载了大半个互联网，赔钱吧

结构化思考：
1.要弄清楚具体的场景，是点对点还是客户端对服务端 web 协议？
2.进一步方案：如果是点对点，用 HSM+KMS ，如果是客户端 web 协议，一般还是用 https ，

@zczxc44 我买的 cursor ，感觉还不错。