<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Lynn Lee's Site · Lynn Lee's Site</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/</link><description>Lynn Lee的工程笔记：广告数据系统、Flink、MySQL、Java 与 AI Agent。记录设计取舍、验证方法和故障边界。</description><language>zh-CN</language><atom:link href="https://lynnlee1229.github.io/zh/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Agent 评测与回放：用可验证结果驱动迭代</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/agent-evaluation-replay/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/agent-evaluation-replay/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>为运维和数据 Agent 建立任务级评测，区分答案、动作与环境结果，并管理回放、评分器和版本。</description></item><item><title>多 Agent 编排：先解决交接和恢复，再增加角色</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/multi-agent-evidence-handoff/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/multi-agent-evidence-handoff/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>围绕一次数据异常调查，设计任务拆分、证据协议、冲突处理、幂等恢复与成本预算。</description></item><item><title>Data Agent：SQL 能跑通，距离答案可信还有多远</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/data-agent-query-contract/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/data-agent-query-contract/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>用广告行为分析示例，拆解查询权限、语义契约、扫描预算和结果校验，避免把 Text-to-SQL 直接当成数据分析。</description></item><item><title>运维 Agent：把诊断、审批与执行拆成三条边界</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/ops-agent-action-boundaries/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/ops-agent-action-boundaries/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>从一次消费延迟告警出发，设计可审计的诊断流程、操作计划、幂等执行与回滚验证。</description></item><item><title>Java 异步调用：超时、取消与重试是三件事</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/java-async-timeout-retry/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/java-async-timeout-retry/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>拆开 CompletableFuture 的完成状态与底层请求生命周期，用截止时间、幂等键和重试预算约束异步链路。</description></item><item><title>JVM 排障：先区分 CPU、等待和内存，再决定改哪个参数</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/java-jvm-diagnostics/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/java-jvm-diagnostics/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>以 Java 17 为边界，建立从服务症状到线程、JFR、GC 和原生内存的证据链，避免凭感觉调堆。</description></item><item><title>Java 线程池的容量设计：把背压留在可控的位置</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/java-threadpool-backpressure/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/java-threadpool-backpressure/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>从线程、队列和拒绝策略三个边界出发，解释突发流量如何变成延迟与内存，并给出过载验收方法。</description></item><item><title>MySQL CDC 的一致性边界：快照、位点与下游幂等</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql-cdc-idempotency/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql-cdc-idempotency/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>沿 MySQL、Debezium、Kafka 到下游状态表逐段检查重复、乱序、删除与重放，避免把连接器保证误当作业务保证。</description></item><item><title>MySQL 并发控制：把 MVCC、锁等待和死锁放进同一个例子</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql-mvcc-lock-deadlock/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql-mvcc-lock-deadlock/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>用两个会话复现快照读与更新冲突，再从等待关系定位死锁，并设计事务级重试。</description></item><item><title>MySQL 索引设计：从一条慢查询读懂 EXPLAIN</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql-index-explain/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql-index-explain/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>以事件明细查询为例，连接查询形态、联合索引、实际扫描量和写入成本，建立可验证的索引优化过程。</description></item><item><title>Flink 背压与 Checkpoint 排障：先定位慢在哪里</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/flink-backpressure-checkpoints/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/flink-backpressure-checkpoints/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>用一条 Source 到 Sink 链路，区分下游瓶颈、数据倾斜、状态 I/O 与屏障对齐延迟。</description></item><item><title>Flink 作业升级：用双跑与 Diff 把正确性变成证据</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/flink-upgrade-diff/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/flink-upgrade-diff/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>拆开状态兼容、结果一致与性能回归，设计可定位、可回滚的实时任务迁移流程。</description></item><item><title>Flink 实时去重：State、Redis 与 Bitmap 怎么选</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/flink-deduplication-tradeoffs/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/flink-deduplication-tradeoffs/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>从去重范围、恢复语义与容量估算出发，比较三种方案及其容易忽略的失败窗口。</description></item><item><title>异构广告数据接入：把变化收进配置，但保留发布边界</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/ads-heterogeneous-ingestion/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/ads-heterogeneous-ingestion/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>设计 JSON、CSV、Protobuf 共用的接入内核，讨论动态映射、回放与灰度发布。</description></item><item><title>广告归因与对账：为什么两张报表都对，数字却不同</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/ads-attribution-reconciliation/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/ads-attribution-reconciliation/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>用跨日转化的小例子说明事件事实、归因结果、指标口径与差异定位。</description></item><item><title>广告行为数据：先定义事件契约，再讨论实时链路</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/ads-event-contract/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/ads-event-contract/</guid><pubDate>Sat, 07 Nov 2026 00:00:00 +0800</pubDate><description>从一条重复点击日志出发，拆解事件粒度、身份、时间、版本与数据质量验收。</description></item><item><title>【笔记】geomesa-hbase</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/geomesa-%E7%AC%94%E8%AE%B0/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/geomesa-%E7%AC%94%E8%AE%B0/</guid><pubDate>Wed, 17 May 2023 00:00:00 +0000</pubDate><description>这页保留早期笔记的原始链接。完整的工程内容请从新的技术专题 开始阅读。</description></item><item><title>【八股】mysql-锁</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql%E5%85%AB%E8%82%A1-%E9%94%81/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql%E5%85%AB%E8%82%A1-%E9%94%81/</guid><pubDate>Wed, 17 May 2023 00:00:00 +0000</pubDate><description>MYSQL有哪些锁 全局锁 要使用全局锁，则要执行这条命令： flush tables with read lock 执行后，整个数据库就处于只读状态了，这时其他线程执行以下操作，都会被阻塞： 对数据的增删改操作，比如 insert、d</description></item><item><title>【八股】mysql-事务</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql%E5%85%AB%E8%82%A1-%E4%BA%8B%E5%8A%A1/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql%E5%85%AB%E8%82%A1-%E4%BA%8B%E5%8A%A1/</guid><pubDate>Tue, 16 May 2023 00:00:00 +0000</pubDate><description>什么是数据库事务 事务是一个不可分割的数据库操作序列，也是数据库并发控制的基本单位，其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，</description></item><item><title>【八股】mysql-索引</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql%E5%85%AB%E8%82%A1-%E7%B4%A2%E5%BC%95/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql%E5%85%AB%E8%82%A1-%E7%B4%A2%E5%BC%95/</guid><pubDate>Fri, 12 May 2023 00:00:00 +0000</pubDate><description>什么是索引 索引是一种数据结构。数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。 索引的定义就是帮助存储引擎快速获取数据的一种数据结构，形象的说就</description></item><item><title>【八股】mysql-基础</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql%E5%85%AB%E8%82%A1-%E5%9F%BA%E7%A1%80/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/mysql%E5%85%AB%E8%82%A1-%E5%9F%BA%E7%A1%80/</guid><pubDate>Fri, 12 May 2023 00:00:00 +0000</pubDate><description>什么是非关系型数据库？ 非关系型数据库也叫NOSQL，采用键值对的形式进行存储。 它的读写性能很高，易于扩展，可分为内存性数据库以及文档型数据库，比如 Redis，Mongodb，HBa</description></item><item><title>【八股】java-基础</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/java%E5%85%AB%E8%82%A1-%E5%9F%BA%E7%A1%80/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/java%E5%85%AB%E8%82%A1-%E5%9F%BA%E7%A1%80/</guid><pubDate>Fri, 12 May 2023 00:00:00 +0000</pubDate><description>这页保留早期笔记的原始链接。完整的工程内容请从新的技术专题 开始阅读。</description></item><item><title>【经验分享】合并多个jupyter notebook文件</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/%E5%90%88%E5%B9%B6%E5%A4%9A%E4%B8%AAjupyter-notebook%E6%96%87%E4%BB%B6/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/%E5%90%88%E5%B9%B6%E5%A4%9A%E4%B8%AAjupyter-notebook%E6%96%87%E4%BB%B6/</guid><pubDate>Thu, 21 Oct 2021 00:00:00 +0000</pubDate><description>前言 博主在用jupyter notebook做学习笔记的时候，发现了他人train好的一个网络的.ipynb文件，由于源代码训练时间过长，故想直接将两文件合并，遂研究合并方法。 nbmerge 人生</description></item><item><title>【资源分享】交通流量预测资源</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/trafficflow/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/trafficflow/</guid><pubDate>Sat, 22 Aug 2020 00:00:00 +0000</pubDate><description>本人研究方向为交通流量预测，以下是学习过程中积累整理的资源。（更新：现更换方向为大数据开发，不会再更新，感兴趣的朋友可以对该资源 继续维护） PyTorch 资源 资源汇总 awesomexx系列 PyT</description></item><item><title>【数学建模类比赛经验分享】——美赛</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E7%BE%8E%E8%B5%9B/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E7%BE%8E%E8%B5%9B/</guid><pubDate>Sun, 03 May 2020 00:00:00 +0000</pubDate><description>首先说成绩：A题，F奖，有点小遗憾。看来美赛和国赛确实有一定的区别。这篇博文也是趁着刚出成绩蹭热度+五一学业不是太忙，和有意向参加美赛的同学分享一些个人的经验。PS：由于上一篇国赛</description></item><item><title>【经验分享】——TensorFlow 2.1.0 GPU版安装成功经验分享</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/tensorflow%E5%AE%89%E8%A3%85/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/tensorflow%E5%AE%89%E8%A3%85/</guid><pubDate>Tue, 14 Apr 2020 00:00:00 +0000</pubDate><description>前言 最近换了个电脑，又重新折腾安装了一下TensorFlow。安装的是目前最新的2.1.0版本的。如果你正在因安装频频失败而苦恼，继续往下看吧~ 本文是配置好环境后直接采用pip安装</description></item><item><title>【数学建模类比赛经验分享】——国赛</title><link>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E5%9B%BD%E8%B5%9B/</link><guid>https://lynnlee1229.github.io/zh/post/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E5%9B%BD%E8%B5%9B/</guid><pubDate>Sat, 22 Feb 2020 00:00:00 +0000</pubDate><description>！ 前前言 博主目前本科，因此所分享的经验也是关于本科类竞赛。如果某些比赛描述带有歧义，一律按针对本科生的竞赛处理。 0 前言 博主本人参加2019年数学建模国赛，获国家级一等奖，并于202</description></item></channel></rss>