core.async的回顾和最新发展(flow)
clojure.core.async 是 Clojure 处理并发和异步编程的利器. 它借鉴了 Go 语言的 CSP (Communicating Sequential Processes) 模型, 通过轻量级的 go 块和 channel 提供了一种强大而优雅的方式来组织复杂的并发流程.
然而, 当数据处理流程变得越来越复杂, 涉及多个阶段, 分支和合并时, 手动管理所有的 channel 和 go 块可能会变得繁琐且容易出错. 为了解决这个问题, core.async 引入了一个更高层次的抽象库: core.async/flow.
本文将首先回顾 core.async 的核心基础, 然后深入探讨 flow 库如何建结构化, 可管理, 可监控的数据处理管道.
磁盘I/O性能评估：为什么需要多文件并发测试？
前言
在很多领域，数据采集系统的可靠性直接关系到试验结果的准确性。随着需求的日益复杂化，多传感器、多通道的并行数据采集已成为常态。然而，传统的单文件磁盘性能测试往往无法真实反映系统在实际工作负载下的表现。本文将深入探讨为什么需要多文件并发测试，以及如何建立标准化的性能评估体系。
核心概念：IOPS与吞吐量的区别
进入阅读→Windows上保证高优先级数据采集任务
本文深入探讨一个核心的工业自动化挑战：如何在Windows这一非实时操作系统（non-RTOS）上，为使用.NET或Java技术栈开发的SCADA（监控与数据采集）系统确保数据采集过程的完整性，防止因系统资源竞争而导致数据丢失。用户提出的关于“是否可以设定进程/线程优先级来保证数据采集”的问题，触及了高可靠性软件设计的多个层面。
调整优先级是必要的，但本身不足以保证数据采集的完整性。一个真正稳健的解决方案必须采用多层次、系统性的架构设计。单纯提升线程优先级是一种脆弱且有风险的策略。一个能够抵御数据丢失的弹性系统，必须将审慎的优先级管理、解耦的生产者-消费者架构、高效的非阻塞I/O模型以及CPU亲和性设置等多种技术有机结合。
Windows 调度引擎：高可靠性应用入门
进入阅读→将代码视为犯罪现场：一种使用 Babashka 的法证分析方法
Adam Tornhill 的《Your Code as a Crime Scene》一书提出了一个引人入胜的观点：将代码库视为一个考古遗址或犯罪现场。通过运用法证技术，我们可以揭示软件历史中隐藏的真相，识别出活动的热点区域，并最终“逮捕”那些导致缺陷、瓶颈和不良设计的元凶。
本文将探讨如何使用 Babashka（一个本地 Clojure 脚本环境）来构建一个轻量级但功能强大的代码法证分析工具包。我们的目标是创建一套能够分析任何代码库（包括 Clojure、ClojureScript、JavaScript、C#、Java 等）的工具，并为其演进和健康状况提供有价值的见解。
核心理念：代码法证分析
进入阅读→告别GC：优化数据结构, .NET高性能扁平化重构实战
背景与动机
优化的起点，始于一个令人不安的发现。在对系统进行性能剖析时，火焰图（Flame Graph）赫然显示，.NET垃圾回收器（GC）竟然吞噬了高达30-40%的CPU资源！
这是一个极其危险的信号，意味着系统大部分时间都在“制造垃圾、回收垃圾”，而非执行有效的业务逻辑。然而，GC本身往往只是表象，真正的病根潜藏在代码深处。
进入阅读→告别JSON瓶颈：使用MessagePack为.NET应用提升13倍性能实战
在开发高性能应用，尤其是涉及到高频数据传输的场景时，序列化格式的选择至关重要。本文将通过一个真实的案例，展示如何将一个.NET材料测试平台的数据传输模块从 JSON 迁移到 MessagePack，并最终实现超过 13倍 的惊人性能提升。
问题浮现：高频数据传输下的性能危机
我们的材料测试平台需要在硬件和数据监控端之间以极高的频率（数百Hz）实时传输复杂的结构化数据（CDataBlock）。最初，我们选用了易于读写的JSON作为序列化格式。然而，在性能分析中，我们发现CPU占用率居高不下，主要瓶颈集中在：
某系统的二十关键设计决定
本文总结了项目中值得借鉴的二十个设计点，并从源代码中选取部分片段加以说明。
AI开发🐙
Codex + jules.
进入阅读→Codex 环境中Clojure全栈开开发指南
本文是一份在 OpenAI Codex 环境中，针对 Clojure全栈(cljs+clj) 项目进行开发、构建和测试的完整指南。它不仅包含具体的操作步骤，也结合了 Codex 平台的特性，解释了相关配置的缘由。
理解 OpenAI Codex 环境
在开始之前，最重要的一点是理解我们所处的“Codex 环境”是什么。根据 OpenAI 的官方文档，Codex 是一个云端的 AI 软件工程代理，它在一个隔离的、容器化的环境中克隆我们的代码仓库来执行任务（如修复 Bug、编写测试、重构代码等）。
进入阅读→Clojure Spec: 不仅是验证, 更是强大的数据解析工具
很多人提到 Spec, 首先想到的是它的规范定义和验证功能. 没错, Spec 确实可以用来做数据验证. 但 Spec 的另一个强大之处在它可以用来解析代码和数据结构, 生成一个抽象语法树 (AST), 而不需要你手动编写解析器.
简单来说, Spec 既可以做验证, 也可以做解析. 这会带来一些非常有趣的可能性. 下面我将结合一些实例, 和大家一起探索 Spec 的妙用.
Spec 的基本用法: 验证
进入阅读→使用 clj-memory-meter.trace 追踪内存使用情况
自动内存管理是 JVM 一大的卖点. 仿佛从此不再需要操心内存, 完全是交给垃圾回收器(garbage collector)就好.
当然, 手动保留了对已分配对象的引用(例如, 将对象存储在静态字段中), 它们无法被 GC 回收, 就可能"泄漏"内存.
除此以外, 内存就是取之不尽, 用之不竭的了吗?
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