这篇文章希望从实用性的角度，为大家提供在 OceanBase 观测锁的方法，顺便分析 OceanBase 的锁特性，以便用户更好理解锁与锁重试的机制。

这不是玩笑。我们的 AI 架构师在客户交流中反复听到同一个故事：让 Agent 帮忙搭原型应用，30 秒写完代码，然后卡在数据库配置上——它没有邮箱，没有手机号，过不了任何云服务的注册流程。最后还是人类手动建库、复制连接串、粘回 Agent 的上下文。

昨天下午你和 Agent 花了两个小时排查一个线上问题。过程中它帮你查了日志、读了配置、试了好几种方案，最后定位到是连接池配置导致的。你们还顺便讨论了项目里几个服务之间的依赖关系，以及下周要做的重构计划。

混洗差分隐私（Shuffle-DP）已成为隐私保护去中心化数据分析的领先范式，吸引了学术界和工业界的广泛关注。然而，现有 Shuffle-DP 协议普遍依赖一个强假设：所有用户诚实执行协议。现实场景往往存在恶意用户（投毒攻击者），他们既可削弱甚至破坏隐私保护（如少加或...

推荐系统推了用户刚买的商品、风控模型放过了刚被标记的欺诈账户、智能客服答非所问……这些“AI 翻车”的背后，有一个被低估的真相：决定 AI 质量的，不仅是模型参数，更是数据的新鲜度、完整性与一致性。

前不久，AI 领域知名研究者 Andrej Karpathy 开源了他的 LLM Wiki——一个用大语言模型维护的个人知识库。它的思路非常简洁：把知识以纯文本形式存在本地，由 LLM 负责理解和更新。这个项目一经发布便引发了广泛讨论，很多开发者开始思考：LLM + 本地存储，到底能把“个...

你打开 SQL 编辑器，开始写 LEFT JOIN + CASE WHEN + UNION ALL……写完发现漏了 NULL 的情况，改。改完发现排序不对，再改。折腾半小时，终于拿到差异，复制粘贴给 Agent，让它改代码。Agent 改完，你再跑一遍这套 SQL……

系统上线后的稳定运维，开发者绕不开这几个核心问题：怎么写查询、混合检索怎么调、性能怎么测、出问题怎么排查。本文将围绕这些关键环节，梳理一套可落地的向量查询调优最佳实践，帮助开发者少走弯路、快速上手。

OceanBase 的数据，包括业务数据和数据变化的日志（WAL 日志或 REDO 日志），OceanBase 的备份自然包括数据备份和日志备份。虽然终端用户只关心数据，但是数据库的设计里，WAL 日志就是数据安全，多副本复制和高可用的必不可少的成本。在 OLAP 业务里，这个日志的成...

2026 年世界杯首次扩军到 48 支球队，赛程变成 12 个小组、104 场比赛。对预测来说，难点不只是球队变多，而是路径组合变多：小组第三也可能晋级，而且淘汰赛对阵会受到小组排名影响，所以预测冠军的难度也呈指数级上升。

本文中的 OCP 版本不低于 4.4.0 ，OceanBase 版本不低于 4.2.5 。更早期的版本，这里就不专门花时间来研究了。模拟 OB 进程被杀场景首先从一个简单的场景入手。如果服务器没有宕机，只把 OB 进程杀掉，OB 进程是否会自动拉起？又是谁拉起的？OB 进程名叫 observer ，...

以一条消息的流转路径为线索，以 PowerMem 为例，跟踪它在 Agent 记忆系统中从写入到淘汰的完整生命周期，看看一路上遗忘这个设计是怎么工作的（简单来说，从一条消息写入 Agent 记忆系统的那一刻起，衰减就在发生，而真正决定记忆命运的，是它有没有被再次访问）。

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，专为分布式、高吞吐和高性能的实时数据处理场景设计。OceanBase 官方提供了基于 JDBC 的 Flink Connector，可以在 Flink 中通过标准 JDBC 协议将数据高效写入 OceanBase，支持 MySQL 兼容模式和 Oracle 兼容模式，适用于实时数...

bub 是一个框架，但是框架意味着什么呢？我想可能是：A common shape for Agent，一个相对稳定的基线微框架，支持深度私人定制。这很容易让人想起《红色警戒》里的基地车，收起来能跑，展开能造。bub 就是那个基地车，不是基地本身，而是让基地成为可能的东西。

Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架，广泛应用于实时和批量数据处理场景。OceanBase Flink DirectLoad 连接器（flink-connector-oceanbase-directload）是专门为 OceanBase 数据库设计的高性能数据导入工具，它利用 OceanBase 的旁路导入（Direct Load）技术...

背景源于我司海量稀疏型存储引擎正在从Eggroll迁移到OceanBase。原架构下，海量数据入库依托Hadoop集群的MapReduce能力，通过提高离线资源可大幅提升入库吞吐。但迁移到OceanBase后，问题来了——OceanBase原生提供的入库方式是一个本地脚本，没有分布式调度、没有弹性...

在 AI 应用快速落地的今天，向量数据已成为企业构建智能检索、推荐系统、大模型知识库等场景的重要数据组成部分。然而，从选型评估到生产部署，许多团队仍面临同一个困境：索引怎么选、资源怎么算、表怎么建、参数怎么配——每一次 POC 都要从零摸索。

一个 Agent 如果每次对话都从零开始，就很难长期工作。它需要记住用户偏好、项目背景、历史决策、工具使用经验，也需要知道过去哪些方案成功过，哪些方案失败过。

AI 时代，各种 AI Infra 都离不开向量数据的存储、检索。而做向量场景的 PoC，每次都要重新算一遍内存、选一遍索引、调一遍参数……

5月30日，OceanBase社区联合LangChain中国社区在上海举办了一场meetup。LangChain&OceanBase社区大使“沧海九粟”正式发布了基于OceanBase和LangChain打造的智能体系统解决方案——AgentSeek。