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网站上线一周后，我发现访问速度有点慢。特别是第一次启动容器的时候，要等好久才能响应请求。而且服务器硬盘空间也在不断减少，两周就用了好几个G。看来是时候优化一下了。

Docker性能优化：让容器跑得更快

前几篇文章讲了Docker的基础和Docker Compose的使用，这周我决定把项目真正部署到云服务器上。之前都是在本地跑，虽然能用，但总感觉差点意思。真正让别人能访问到，才算是完整的项目。

把Docker项目部署到云服务器：从本地到线上

上周我们的项目要加数据库和缓存，需要同时跑Flask、MySQL、Redis三个容器。我一开始是这样启动的：

Docker Compose：一键启动多个容器的神器

上次分享了Docker入门经历，不少同学私信问我具体怎么操作。这篇就来聊聊我踩过的几个坑，以及整理的一些常用命令，希望能帮大家少走弯路。

Docker实战：踩过的坑和常用命令整理

你们有没有遇到过这种情况：半夜两点，有个粉丝在后台问"老师，React的useEffect怎么用啊，急急急"。我人已经睡了，第二天醒来一看，人家已经去别的博主那找答案了。

我用腾讯元器给自己造了个"技术分身"，24小时在线答疑那种

2025 年 11 月，我作为一名中国独立开发者，接手了一个跨国教育科技项目——为南非初创公司 

借助 CodeBuddy 突破技术瓶颈的创作故事：从 0 到 1 构建全球低延迟实时协作白板

在翻越了大量无关代码后，我们发现了关键部分。恶意代码通常会被编码、加密或隐藏在条件语句中。

实战：一次Python恶意样本“urllib_parser.py”的分析

干代码这行，经常被那些冗长任务搞得头晕吧？CLI（命令行界面）一直是咱们程序员的救命稻草，但老实说，传统CLI就跟个老古董似的，命令死板，智能感几乎为零。幸好，CodeBuddy CLI横空出世，简直像AI加持的超级助手！这家伙是CodeBuddy.ai团队打造的点我直达官网 专为Python开发者（3.11+）量身定做，靠着厉害的AI模型，帮你生成代码、调试bug，还能自动化干活。接下来，我带你实测一番，聊聊它怎么把CLI变成“码宇宙”的，主题是：“CodeBuddy CLI让你的终端变身AI coding乐园，写代码跟玩儿似的！” 走起

探索CodeBuddy CLI：AI帮你飞起来的命令行编码神器

最近在用 Laravel 搞一个 API 项目，主要是给前端提供用户认证和数据查询功能，用的 Laravel 的 Sanctum 做 token 认证。服务上线后，高峰期用户老反馈登录状态莫名其妙没了，前端得重新登录，体验差得一塌糊涂。排查发现是会话管理的问题，Redis 存 session 居然不稳定，这坑让我熬了两天，今天给你讲讲咋挖出来的！

Laravel API 会话丢失把用户踢下线

最近在搞一个 Spring Boot 的电商 API，负责查询商品详情，数据先从 Redis 查，查不到再去 MySQL 捞。本来跑得好好的，结果上线没几天，高峰期数据库 CPU 直接飙到 90%，请求响应慢得跟乌龟爬似的，偶尔还报 500 错误。这缓存穿透的坑让我折腾了一宿，今天把这破事儿记下来，给你讲讲咋搞定的！

Spring Boot Redis 缓存穿透把数据库干趴下的血泪史

最近在用 Go 开发一个 gRPC 微服务，负责处理用户订单查询，调用下游的库存服务。服务跑在生产环境一段时间后，高并发场景下开始出现连接超时问题，客户端请求直接报错。这 bug 让我抓了几天，过程曲折，今天把排查和解决的经历记下来，分享点干货。

Go gRPC 服务高并发下连接超时的排查与解决

一个 Node.js 微服务，负责处理用户认证和会话管理，部署在 Kubernetes 上。服务上线后，内存占用逐渐飙升，Pod 经常被 OOMKilled，重启后问题又重现。这内存泄漏让我抓狂了好几天，排查过程一波三折，今天把这经历记下来，分享点教训。

Node.js 微服务内存泄漏的排查与解决

一个 Flask 开发的 REST API 项目，功能是管理电商平台的订单数据，涉及多表操作，比如订单表和库存表。生产环境跑了一段时间后，API 在高并发场景下开始报错，提示数据库死锁，订单更新失败。这问题让我抓狂了半天，记录下排查和解决的过程，分享点经验。

Flask API 数据库死锁的排查与解决

在维护一个 Django 项目时，遇到一个让人头疼的 bug：Celery 异步任务莫名其妙地失败，没有任何错误日志，任务就像人间蒸发一样。这个问题在生产环境中高频出现，尤其是高并发场景下，严重影响了用户体验。以下是我的排查和解决过程，记录下来供参考。

Django + Celery 任务无声失败的排查与解决

要写一个 Python 爬虫去抓取一个电商网站的价格数据，目标是抓几千个商品页面，提取商品名称、价格和库存状态。想着用异步编程提速，我选了 

调试异步 Python 爬虫的血泪史

最近在搞一个数据处理项目，主要是用 Python 清洗和分析一个几十万行的 CSV 文件，里面存了用户行为数据，比如点击时间、页面 ID 之类的东西。开始的时候，脚本跑得跟乌龟似的，一个文件处理下来得十几分钟，CPU 占用还贼高，内存也快爆了。优化这脚本的过程让我学到不少东西，记录下来分享一下。

优化 Python 脚本的性能实践

: 处理一个10GB的CSV数据集（销售记录），清洗无效数据（如空值、异常值），并生成统计报告（按产品汇总销量）。目标是让脚本高效运行，内存占用可控，处理时间在5分钟内。选择Python和Pandas是因为它擅长数据处理，但大文件容易爆内存，想通过这次实践优化性能，记录我的思路和过程。

用Python和Pandas优化数据清洗脚本的实践

: 我最近在开发一个命令行工具，用于解析服务器日志文件（约1000个，单文件10MB），提取关键指标（如错误率、响应时间），并生成统计报告。目标是让工具在高并发场景下快速处理大文件，同时保持低内存占用。选择Rust和Tokio是因为Rust的性能和内存安全特性很适合这种IO密集任务，Tokio则能简化异步编程。我想通过这个项目记录如何从零开始优化性能，分享我的实践过程和思考。

用Rust和Tokio打造高性能日志解析工具的实践

: Ubuntu 22.04, Rust 1.74.0, Tokio v1.35.0, 

用AI优化Rust命令行工具的并发处理

: Windows 11, Node.js v20.9.0, React Native v0.73.6, TypeScript v5.2.2, iOS Simulator 17.2, 

协作场景：用AI优化React Native移动端表单验证

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