这一章介绍通过扩写，改写，以及回译等半监督样本挖掘方案对种子样本进行扩充，提高种子指令样本的多样性和复杂度，这里我们分别介绍Microsoft，Meta和IBM提出的三个方案。
本文通过docker快速部署elasticsearch8版本，再添加一台组成集群，并且部署kibana用于常规查询操作，以及一些常见的es操作
超容量扩容功能在一定程度上降低了资源使用饱和度，通过增加成本提高了集群和应用的稳定性，实际业务场景中需要根据需求进行取舍并合理配置。本文主要介绍Kubernetes集群超容量扩容的知识点
有次全链路压测中，有位同事负责的服务做Serverless扩容（负载达到50%之后自动扩容并上线接入流量）中，发现新扩容的机器被击穿，理论分析之后我们重新进行现象回放，模拟问题重现
我们希望将这些rpc结果数据缓存起来，并在一定时间后自动删除，以实现在一定时间后获取到最新数据。类似Redis的过期时间。本文是我的调研步骤和开发过程。