感谢各位对京东开发者关注和支持！我们精选出近期在业务应用、技术实践和技术人成长经验方面最值得一读的 10 篇好文分享给大家，关注【京东云开发者】微信公众号阅读。

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近期精选好文

01.京东商家智能助手：Multi-Agents 在电商垂域的探索与创新✍️

Multi-Agents理念搭建了商家助手大模型在线推理服务架构，这一系统的核心是算法层基于 ReAct 范式定制多个 LLM AI Agents，每个 Agent 都有专门业务角色和服务功能，可以调用不同的工具或多 Agent 协同工作来解决相应的问题。阅读全文02.揭秘支撑京东万人规模技术人员协作的行云 DevOps 平台✍️

云原生是业务快速变化背景下的必然技术趋势，云原生关乎速度和敏捷性，它的价值在于加速企业把新想法推向市场进行验证和实现增长；而 DevOps 能够帮助企业快速、频繁和可靠地交付软件，从而实现云原生价值。阅读全文03.从零开始搭建云呼叫中心之FreeSwitch实战✍️

呼叫中心作为一种新兴的服务模式，正逐渐取代传统的硬件呼叫中心。FreeSwitch，作为一款强大的开源通信平台，因其卓越的性能和灵活性而成为搭建云呼叫中心的理想选择。从零开始，详细介绍如何使用FreeSwitch搭建一个简单的云呼叫中心。将一步步探讨FreeSwitch的安装、配置、以及如何利用其提供的丰富特性来实现一个云呼叫中心的核心功能。阅读全文

04.京东流水线——满足你对工作流编排的一切幻想✍️

DevOps流水线（DevOps pipeline）的本质是实现自动化工作流程，用于支持软件开发、测试和部署的连续集成、交付和部署（CI/CD）实践。它是DevOps方法论的核心组成部分，旨在加速软件交付、提高质量和实现持续改进。流水线的核心是流水线模型，是实现工作流编排，执行的重要基石，一个优秀的流水线模型可以覆盖用户更多的实践场景，阅读全文

05.京东广告算法架构体系建设--高性能计算方案最佳实践✍️

推荐领域算法模型的在线推理是一个对高并发、高实时有较强要求的场景。算法最初是基于Wide & Deep相对简单的网络结构进行建模，容易满足高实时、高并发的推理性能要求。但随着广告模型效果优化进入深水区，基于Transformer用户行为序列和Attention的建模逐渐成为主流，这个阶段模型的特点是参数的体量、网络结构复杂度呈指数级增长，阅读全文

06.简单一招竟把nginx服务器性能提升50倍✍️

接到重点业务需求要分轮次展示数据，预估最高承接 9w 的 QPS，作为后端工程师下意识的就是把接口写好，分级缓存、机器扩容、线程拉满等等一系列连招准备，再因为数据更新频次两只手都数得过来，我们采取了最稳妥的处理方式，直接生成静态文件拿 CDN 抗量。阅读全文

07.千万级数据深分页查询SQL性能优化实践✍️

如何在Mysql中实现上亿数据的遍历查询？先来介绍一下系统主角：关注系统，主要是维护京东用户和业务对象之前的关注关系；并对外提供各种关系查询，比如查询用户的关注商品或店铺列表，查询用户是否关注了某个商品或店铺等。但是最近接到了一个新需求，要求提供查询关注对象的粉丝列表接口功能。阅读全文

08.本地缓存Ehcache的应用实践✍️

java本地缓存包含多个框架，其中常用的包括：Caffeine、GuavaCache和Ehcache， 其中Caffeine号称本地缓存之王，也是近年来被众多程序员推崇的缓存框架，同时也是SpringBoot内置的本地缓存实现。但是除了Caffeine之外，还有一款也不错的本地缓存框架Ehcache，具有快速、灵活，并支持内存和磁盘缓存，且提供了丰富的配置选项和缓存策略，接下来一起了解下Ehcache。阅读全文

09.复杂SQL治理实践✍️

软件在持续的开发和维护过程中，会不断添加新功能和修复旧的缺陷，这往往伴随着代码的快速增长和复杂性的提升。若代码库没有得到良好的管理和重构，就可能积累大量的技术债务，包括不一致的设计、冗余代码、过时的库和框架以及不再使用的功能。这些因素都会导致软件结构的脆弱，增加系统出错的可能性，我们俗称为“代码腐化”，持续性的重构是一种好的解决方案。阅读全文

1‍0.什么？20分钟，构建你自己的LLaMA3应用程序！✍️

Meta发布了最新的大语言模型LLaMA3，具体包括一个8B模型和一个70B模型，上下文长度支持8K，被誉为史上最强开源大语言模型，开源社区的“重磅炸弹”，效果直指GTP4。在诸多评测任务上，LLaMA3都有非常炸裂的效果。8B模型在多项指标中超越了Gemma7B和Mistral 7B Instruct，而70B模型则超越了闭源的Claude 3 Sonnet，和Gemini Pro 1.5。阅读全文

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